大数据合集

2.9万
17
2018-11-15 23:32:27
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746
46
交流群577318662(1群)577843927(2群),希望每一位自学者都找到理想的工作实现心中的梦想。
视频选集
(217/395)
01_linux概述
08:34
02_安装vm和centos
30:26
03_安装vmtool工具
11:24
04_虚拟化技术和屏幕保护设置
02:02
05_linux目录结构
10:49
06_查看网络ip&配置网络ip地址
10:55
07_配置主机名称
09:10
08_防火墙
06:42
09_关机重启
09:45
10_远程登录
10:23
11_用户管理命令
22:10
13_常用快捷键
03:51
14_文件命令(上)
16:41
00_回顾
11:21
01_vi编辑器一般模式
13:43
02_编辑模式和指令模式
07:36
03_文件目录类(下)
33:30
04_时间日期类
09:10
05_用户组管理命令
11:36
06_文件权限
28:01
07_磁盘分区类
11:47
08_搜索查找类
12:29
09_进程线程类
15:50
10_压缩和解压缩
09:28
11_crond定时任务
15:01
01_回顾
20:52
02_rpm查询、卸载、安装
11:53
03_shell脚本的执行方式
09:11
04_shell中变量
30:10
05_运算符
06:48
06_条件判断
04:31
07_if判断
05:53
08_回顾上午内容
09:01
09_case
06:45
10_for循环
09:57
11_while
06:00
12_read
04:30
13_系统函数
02:28
14_自定义函数
08:25
15_网络版yum配置
19:27
16_本地yum配置
35:20
01_课程介绍
03:04
02_大数据概念
07:32
03_大数据特点
07:45
04_大数据能干啥
17:39
05_发展前景
02:26
06_企业的组织结构
09:01
07_hadoop发展历史
13:59
08_hadoop三大发行版本
05:09
09_hadoop发展优势
06:27
10_hadoop组成
16:23
11-大数据生态体系
19:27
12_推荐系统框架图
05:04
13_hadoop安装环境准备
30:53
14_hadoop安装
08:12
15_hadoop官方案例1
16:37
16_hadoop官方案例2
06:26
17_伪分布式案例
31:44
18_HDFS常用命令
04:25
01_bug总结
13:33
02_yarn上运行mr程序
15:26
03_修改临时目录
03:33
04_配置历史服务器
07:19
05_日志聚集功能
08:18
06_配置文件修改
06:10
07_虚拟机准备完成
13:16
08_scp命令
15:17
09_ssh
15:24
10_rsync
08:29
11_xsync脚本编写
15:49
12_xcall
01:31
13_集群规划
04:43
14_配置集群
13:18
15_集群测试
12:42
16_hadoop启动停止方式
02:10
17_集群时间同步
14:20
00_编译源码
01:23:00
01_hdfs产生背景、概念、优缺点
15:57
02_hdfs文件块大小
09:48
03_hdfs命令行操作
20:49
04_hdfs客户端环境准备
24:20
05_获取文件系统
02:41
06_参数优先级
07:15
07_文件下载
07:12
08_创建目录
02:55
09_文件夹删除
03:31
10_修改文件名称
02:16
11_hdfs文件详情
07:56
12_判断文件还是文件夹
03:57
01_回顾
04:11
02_io流的方式文件上传
09:21
03_io流的方式下载文件
06:43
04_io流文件的定位下载
14:08
05_hdfs写数据流程
09:22
06_网络拓扑概念
07:59
07_机架感知
08:50
08_hdfs读数据流程
04:09
09_一致性模型
12:10
10_nn和2nn工作机制
18:10
11_镜像文件和编辑日志
15:19
12_镜像文件和编辑日志2
08:20
13_滚动编辑日志
02:02
14_2nn端口号
03:00
15_检查点时间的修改
02:47
16_2nn目录结构
12:38
17_模拟namenode故障1
06:41
18_模拟namenode故障2
07:48
19_集群安全模式操作
10:07
20_namenode多目录配置
07:34
21_datanode工作机制
07:29
22_数据的完整性
04:52
23_掉线时限参数设置
02:48
24_datanode版本号
03:00
25_datanode多目录配置
06:31
01_回顾
12:39
02_服役新节点
23:07
03_退役旧节点avi
08:47
04_集群间数据拷贝
03:35
05_hadoop归档
10:00
06_快照管理
12:24
07_回收站
17:30
08_hadoop入门和hdfs总结
07:47
09_MapReduce内容简介
03:52
10_ MapReduce定义和优缺点
06:40
11_mapreduce核心思想
12:19
12_mapreduce编程规范
10:06
13_wordcount案例分析
10:51
14_wordcount案例代码完成
52:21
15_本地模式运行
04:09
16_debug
05:47
01_回顾
19:27
02_流量汇总需求1(分析 mapper reducer完成)
34:00
03_流量汇总需求1结束
13:15
04_并行度决定机制
08:25
05_提交job源码分析1
25:25
06_提交job流程和切片机制源码分析
32:14
07_combineTextInputformat
15:42
08_分区案例
21:04
09_手机流量需求3 排序
22:20
10_部分排序案例
04:27
01_mr工作流程
29:29
02_maptask
09:27
03_combiner案例
17:25
04_mr工作流程2
12:13
05_二次排序bean对象
18:19
06_分组案例完成
37:53
07_排序
04:17
08_shuffle机制
13:57
09_inputformat案例
46:03
0_inputform回顾
11:25
01_自定义outputformat
30:01
02_reducejoin的map和bean对象
32:01
03_reducejoin的reduce类
09:46
04_reducejoin合并
13:23
05_mapjoin分布式缓存
28:11
06_总结
58:09
00_回顾总结
08:21
01_日志清洗案例及计数器使用
30:37
02_多job串联案例
33:20
03_共同好友作业
02:14
04_reducetask工作机制
11:28
05_压缩
14:12
06_压缩2
22:48
07_压缩测试
18:27
08_测试解压缩
10:25
09_map端输出压缩和reduce端压缩输出
11:18
01_yarn的概述和架构
10:24
02_yarn工作机制
14:18
03_job提交流程
08:47
04_公平调度器
13:15
05_推测执行算法
13:47
06_mr优化
27:07
07_hdfs小文件优化
06:36
08_inputformat实现类
06:08
09_找共同好友
01:15:50
01_zk概述及工作机制
10:24
02_zk特点
06:10
03_zk数据结构
01:55
04_zk应用场景
07:55
05_zk下载地址
02:02
06_zk本地模式安装
12:48
07_zk选举机制
04:57
09_节点类型
03:59
10_zk完全分布式集群搭建
09:46
11_客户端命令行操作
18:04
12_stat结构体
02:27
13_监听器原理
03:10
14_写数据流程
03:29
15_创建zk客户端
09:05
16_创建子节点
05:19
17_获取子节点
10:44
18_判断节点是否存在
04:42
19_服务器节点动态上下线分析
06:04
20_服务器端代码
10:06
21_客户端代码
15:27
01_课程内容简介
05:20
02_什么是hive
09:56
03_hive的优缺点
07:25
04_hive架构原理
05:17
05_hive和数据库比较
10:45
06_hive安装地址
04:38
07_hive的安装部署
14:16
08_将本地文件导入hive案例,引出多个hive客户端问题
13:04
09_MySql中user表中主机配置
11:21
10_Hive元数据配置到MySql
09:22
11_hive交互命令
11:32
12_hive其他命令操作
04:28
13_hive的常见属性配置
15:56
14_hive数据类型
19:19
15_创建数据库
07:52
16_修改数据库
04:25
17_查询数据库
01:55
18_删除数据库
02:51
19_建表语法
05:15
20_管理表
14:49
01_回顾
20:25
02_外部表
16:56
03_分区表基本操作和二级分区表
26:27
04_分区数据关联的三种方式
11:53
05_修改表
14:33
06_数据导入
24:06
07_数据导出
23:11
08_基本查询
11:49
09_where语句
12:29
10_分组
05:49
11_join
19:25
01_排序
25:08
02_分桶和抽样查询
27:58
03_函数
15:09
04_压缩
12:48
05_存储
20:06
06_存储和压缩结合使用
13:09
07_Fetch抓取
05:21
08_本地模式
05:48
09_小表大表join
12:18
10_大表join大表
17:59
11_mapjoin
08:02
12_group by count
09:26
13_行列过滤
06:11
14_动态分区
09:14
15_数据倾斜
09:27
16_并行度执行
03:40
17_严格模式_JVM重用_推测执行_压缩
07:17
18_执行计划
03:51
19_hive总结
13:29
开篇1
07:19
开篇2
03:40
1、hive知识复习1
29:49
2、hive知识复习2
10:36
3、hive知识复习3
09:26
4、表结构梳理
12:39
5、ETL代码编写
01:03:58
6、建表操作
10:22
7、需求实现1
12:07
8、需求实现2
13:19
9、需求实现3
21:18
10、需求实现4
11:11
11、需求实现5
24:01
1、Sqoop的介绍和安装
22:17
2、额外脚本简述(与Sqoop无关)
19:44
3、Sqoop的import命令
18:01
4、Sqoop的export命令
14:34
5、Sqoop打包脚本
10:38
6、Sqoop其他命令简述
11:15
7、Sqoop其他命令详解
32:40
8、Sqoop详细参数1
38:00
9、Sqoop详细参数2
41:23
1、Flume在集群中的的定位
08:31
2、Flume流模型简介
10:37
3、Flume安装及第一个案例
33:07
4、Flume案例2
33:54
5、Flume案例2_2
00:50
6、Flume案例3
02:03
7、Flume案例3_2
15:19
8、Flume案例4
25:12
9、Flume案例5
08:27
10、Flume监控之Ganglia
31:00
1、kafka介绍、架构,原理等
54:18
2、kafka的部署
11:05
3、kafka控制台生产者与消费者
08:59
4、kafka生产者写入流程
19:11
5、kafka中zookeeper的目录结构
11:39
6、kafka消费流程
12:12
7、消费者组案例
06:41
8、kafkaAPI思路梳理
33:49
9、kafka回顾整理
24:29
10、kafka ProducerAPI
28:06
11、Kafka 分区API、消费者API
24:29
12、Kafka拦截器API
17:31
13、Kafka StreamsAPI
30:28
1、HBase简介
05:12
2、HBase角色以及设计类比
45:37
3、HBase的部署
41:05
4、HBase shell的操作
37:00
1、HBase读数据流程精讲
45:08
2、HBase写数据流程精讲
43:19
3、HBaseAPI操作之Maven项目搭建以及创建表测试
37:04
4、HBaseAPI增删改查
49:54
5、HBase MapReduce1
01:08:10
1、HadoopClasspath的配置问题
06:46
2、HBase MapReduce2
43:20
3、Hive与HBase关联的适配问题,重新编译源码1
26:46
4、Hive与HBase关联的适配问题,重新编译源码2
17:22
5、Hive与HBase关联的适配问题,重新编译源码3
02:52
6、Sqoop与HBase
17:51
7、HBase常用命令
14:03
8、HBase数据的备份与恢复
06:20
9、HBase的节点管理
08:09
10、HBase高可用
36:12
11、HDFS高可用
39:19
12、RM高可用
13:06
1、微博项目讲解
28:10
2、微博初始化命名空间,表
22:30
3、初始化3张表实现细节
14:03
4、微博项目,发布微博
27:25
5、微博项目,添加关注
35:49
6、微博项目,取关,浏览微博
15:32
7、微博项目,测试
39:31
8、通用型优化
30:27
9、zookeeper优化
02:51
10、预分区与rowkey设计
25:06
11、hbase属性优化
18:42
12、总结
06:34
尚硅谷大数据技术之NameNode-HA配置(一)
01:07:20
尚硅谷大数据技术之NameNode-HA配置(二)
27:07
尚硅谷大数据技术之ResourceManager-HA配置(三) (1)
16:33
尚硅谷大数据技术之ResourceManager-HA配置(三) (2)
35:47
1、oozie介绍
04:57
2、hadoop复习之CDH版本hadoop
29:27
3、oozie部署之配置
16:39
4、oozie部署以及部署成功的页面展示
23:25
5、oozie案例1
27:51
6、oozie案例2
13:22
7、oozie问题小节
07:23
8、oozie相关小知识
10:14
9、oozie案例3
21:00
10、oozie案例4
16:34
11、oozie案例4结果展示
00:48
1、运营商项目项目架构简介
14:06
2、项目开发环境介绍(系统,框架,开发工具等)
04:53
3、idea工具基本设置之Maven
06:19
4、idea工具基本操作设置
05:24
5、idea新建项目
05:45
6、生产数据的数据结构
12:22
7、构建模拟的数据
21:03
8、日志生产代码编写完成
37:55
9、日志生产,代码打包,测试
03:58
10、idea编码设置
01:55
11、kafka的初始化与主题创建
37:56
12、实时生产日志,flume采集,到kafka并测试成功
21:38
13、producer模块总结
01:46
14、新建ct_consumer项目,并构建常用工具类
21:00
15、通过kafka API实现消费数据到控制台,并成功测试
09:01
1、前情回顾,以及项目整体再次梳理
19:53
2、封装HBaseAPI,判断表是否存在
10:06
3、封装HBaseAPI,初始化命名空间
03:02
4、设计Table的region分区键
44:39
5、设计rowkey的分区号
24:22
6、HbaseDAO的封装
30:13
7、写入实时数据到HBase测试成功
09:27
8、协处理器的编写与讲解
53:14
9、HBase协处理器测试以及遇到一些问题
50:07
10、HBase上一个视频的遗留问题的解决(协处理器中的过滤逻辑错误,jar包运行时需要注意的问题)
13:37
1、HBase存储数据源码走读
19:05
2、HBase代码以及其他设置优化
35:10
3、HBase批量保存数据测试
09:55
4、HBase时间戳toBytes的一些问题,以及面试中遇到的乱码问题
07:26
5、anlysis阶段需求分析以及表结构探讨
29:24
6、Mysql表结构总结
05:49
7、Mysql结果表的创建
04:48
8、初始化数据分析工程module
04:01
9、封装JDBCUtil以及自定义输出Key的维度类型
58:03
10、封装ComDimension以及输出的Value类型
10:45
11、迷茫知识点之梳理
04:56
12、数据分析:Mapper
20:09
13、数据分析:Reducer
07:39
1、前一天知识梳理总结
03:05
2、Runner的Job组装
27:10
3、RecordWriter
34:11
4、维度转换:缓存键的生成
27:47
5、维度转换:封装实现1
20:21
5、维度转换:封装实现2
12:16
5、维度转换:封装实现3
11:55
6、OutputForamt封装
22:44
7、2个Bug的修复
00:53
8、又1个Bug的修复
02:41
9、RecordWriter封装完成
20:32
10、3个Bug,运行测试成功,并查验Mysql中的数据分析结果
01:02:07
1、MR源码走读理解OutputFormat
44:30
2、构建Web工程
40:37
3、构建JavaBean,DAO,SQL查询语句
24:00
4、构建Controller中返回的数据
17:21
5、运行测试Web项目查看返回结果
07:48
6、Web font显示数据
01:02:00
7、项目总结
05:41
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