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• 環(huán)境基礎(chǔ)01小時20分
• 1. 初識大數(shù)據(jù)
• 2. 虛擬機環(huán)境配置
• 3. Centos7安裝jdk1.7及系統(tǒng)相關(guān)配置

• Hadoop基礎(chǔ)05小時39分
• 1. Hadoop入門
• 2. Hadoop2.6.4單機安裝
• 3. 偽分布式部署配置
• 4. 完全分布式配置
• 5. Hadoop CDH5.8離線安裝_第一節(jié)
• 6. Hadoop CDH5.8離線安裝_第二節(jié)
• 7. Hadoop CDH5.8離線安裝_第三節(jié)
• 8. Hadoop CDH5.8離線安裝_第四節(jié)

• HDFS02小時15分
• 1. Hadoop為什么要使用HDFS？
• 2. HDFS工作原理
• 3. HDFS常用命令
• 4. HDFS開發(fā)實戰(zhàn)(上)
• 5. HDFS開發(fā)實戰(zhàn)(下)

• MapReduce入門02小時21分
• 1. MapReduce介紹和wordcount演示
• 2. MapReduce_WordCount詳解
• 3. MapReduce_MR本地運行模式
• 4. MapReduce_Mr1.0運行機制講解
• 5. MapReduce_什么是YARN
• 6. MapReduce_YARN運行機制

• MapReduce實戰(zhàn)應(yīng)用03小時53分
• 1. 提交MapReduce到Y(jié)ARN實戰(zhàn)(上)
• 2. 提交MapReduce到Y(jié)ARN實戰(zhàn)(下)
• 3. 提交MapReduce多種方式
• 4. 序列化機制
• 5. Shuffle機制流程
• 6. 自定義分區(qū)partioner
• 7. MapReduce全部組件及運行流程
• 8. 實戰(zhàn)4G流量統(tǒng)計

• linux基礎(chǔ)和shell腳本08小時20分
• 1. 千鋒大數(shù)據(jù)
• 2. linux概念介紹
• 3. vmware安裝虛擬機創(chuàng)建linux操作系統(tǒng)安裝
• 4. linux的目錄結(jié) 連接網(wǎng)絡(luò)模式 配置網(wǎng)絡(luò)
• 5. 幫助命令及軟件安裝
• 6. linux的系統(tǒng)級別命令（上）
• 7. linux的系統(tǒng)級別命令（下）
• 8. linux中磁盤相關(guān)簡單操作
• 9. linux中用戶和組操作
• 10. 文件創(chuàng)建
• 11. linux中的文件操作
• 12. linux中的打包解包、查找、別名設(shè)置
• 13. 特殊符號、防火墻啟停、sudoer的配置
• 14. linux中二進制包安裝(linux中jdk的安裝)
• 15. linux的rpm的介紹和安裝
• 16. linux連接公網(wǎng)
• 17. 在線yum源安裝
• 18. linux本地yum源的自作
• 19. 源碼安裝和nginx的安裝
• 20. shell介紹和變量
• 21. shell中的字符串
• 22. shell中的數(shù)組和注釋
• 23. shell中的運算符
• 24. shell中的ifelse
• 25. shell中的循環(huán)、casein、continue、break
• 26. shell中的方法
• 27. shell中的文件引入
• 28. shell中腳本的調(diào)試

• hadoop、hdfs、zookeeper和hadoop的高可用06小時48分
• 1. hadoop的簡單介紹
• 2. hadoop 單機版安裝及應(yīng)用
• 3. hdfs的相關(guān)內(nèi)容介紹
• 4. hdfs的文件讀寫流程
• 5. yarn概念的講解
• 6. yarn的流程介紹
• 7. 克隆虛擬機1
• 8. 克隆服務(wù)器2
• 9. hadoop的集群配置01
• 10. hadoop的集群配置02
• 11. hadoop集群的啟動和測試
• 12. ssh免登陸配置
• 13. hdfs的常用shell
• 14. maven的安裝
• 15. java讀取hdfs的文件
• 16. java操作hdfs文件系統(tǒng)
• 17. rpc協(xié)議介紹
• 18. rpc的案例
• 19. zookeeper的基本概念
• 20. zookeeper集群的搭建
• 21. zookeeper的shell命令
• 22. hdfs的HA的介紹
• 23. hdfs的HA配置
• 24. hdfs的HA的測試
• 25. yarn的HA配置和測試

• 分布式并行離線計算框架Mapreduce05小時28分
• 1. mapreduce的相關(guān)概念的介紹
• 2. wordcount框架搭建
• 3. wordcount的map和reduce函數(shù)的實現(xiàn)
• 4. wordcount的驅(qū)動類的編寫
• 5. wordcount的測試
• 6. mapreduce的數(shù)學運算案例
• 7. awk和mapreduce的處理方式比較
• 8. shuffle的概念介紹
• 9. shuffle的細節(jié)圖描述
• 10. 分區(qū)案例
• 11. 倒排索引案例
• 12. mr中自定義數(shù)據(jù)類型
• 13. mr中的top-n
• 14. mr的二次排序
• 15. 多表的join連接1
• 16. 多表的join連接2
• 17. mr中的依賴執(zhí)行
• 18. mr的老版本的API
• 19. mr參數(shù)傳遞
• 20. mr中的壓縮

• 數(shù)據(jù)倉庫工具hive06小時50分
• 1. hive的概念介紹
• 2. hive的安裝
• 3. hive的基本命令
• 4. hive的join相關(guān)的查詢
• 5. hive的sort、union等查詢
• 6. hive分區(qū)表創(chuàng)建
• 7. hive的分區(qū)
• 8. hive的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型和復雜數(shù)據(jù)類型
• 9. hive的常用內(nèi)部函數(shù)和排名函數(shù)
• 10. hive的內(nèi)部函數(shù)入門
• 11. hive的udf的使用
• 12. hive文件的存儲格式
• 13. hive的serde的記錄格式
• 14. hive的索引
• 15. hive的視圖
• 16. hive的執(zhí)行方式
• 17. hive的遠程模式
• 18. hive的優(yōu)化explain的查詢、job個數(shù)控制等
• 19. sqoop的概念及安裝
• 20. sqoop的語句01
• 21. sqoop使用query導入和export導出

• Scala語言環(huán)境安裝、Scala的基本語法02小時39分
• 1. 認識Scala
• 2. 安裝開發(fā)環(huán)境
• 3. Scala Shell、用IDEA創(chuàng)建Maven項目
• 4. 配置Maven本地倉庫、導入切換項目等其它配置
• 5. 變量的聲明
• 6. Scala的7種值類型和條件表達式
• 7. for循環(huán)
• 8. 方法和函數(shù)的聲明以及方法轉(zhuǎn)換成函數(shù)
• 9. 數(shù)組
• 10. 映射
• 11. 元組
• 12. 集合之Seq
• 13. 集合之Set
• 14. 集合之Map

• 常用方法練習01小時30分
• 1. lazy關(guān)鍵字
• 2. 函數(shù)式編程練習之常用方法
• 3. 函數(shù)式編程之reduce
• 4. 函數(shù)式編程之fold
• 5. 函數(shù)式編程之a(chǎn)ggregate
• 6. 函數(shù)式編程之交并差集
• 7. Scala實現(xiàn)WordCount

• 02小時57分
• 1. 創(chuàng)建類、屬性
• 2. 構(gòu)造器、輔助構(gòu)造器
• 3. 單例對象
• 4. 伴生對象
• 5. apply和unapply方法
• 6. private關(guān)鍵字
• 7. 特質(zhì)、抽象類、繼承、重寫、實現(xiàn)等
• 8. 模式匹配之匹配字符串
• 9. 模式匹配之匹配類型
• 10. 模式匹配之匹配數(shù)組、元組、集合
• 11. 模式匹配之樣例類
• 12. 模式匹配之偏函數(shù)

• Actor、柯里化、隱式轉(zhuǎn)換02小時12分
• 1. 作為值的函數(shù)
• 2. 柯里化概念及聲明方式
• 3. 柯里化練習
• 4. 隱式轉(zhuǎn)換和隱式參數(shù)
• 5. 隱式轉(zhuǎn)換練習1
• 6. 隱式轉(zhuǎn)換練習2
• 7. 泛型
• 8. UpperBound
• 9. ViewBound
• 10. ContextBound

• 泛型、Akka02小時01分
• 1. Actor概念
• 2. Actor實例之創(chuàng)建Actor
• 3. Actor實例之消息的接收與發(fā)送（異步?jīng)]有返回值）
• 4. Actor實例之消息的接收與發(fā)送（同步有返回值）
• 5. Actor實例之消息的接收與發(fā)送（異步有返回值）
• 6. Actor實例之并行編程思想實現(xiàn)單詞計數(shù)
• 7. Akka簡介
• 8. Akka案例需求分析
• 9. Akka案例代碼分析

• Spark集群安裝、Spark任務(wù)提交、Spark實現(xiàn)WordCount并上傳任務(wù)01小時02分
• 1. Spark簡介
• 2. Spark集群搭建、啟動
• 3. Spark Shell.啟動和提交任務(wù)
• 4. Spark WordCount
• 5. 上傳并執(zhí)行任務(wù)

• RDD的基本概念、常用算子練習01小時18分
• 1. RDD的概念
• 2. 生成RDD的兩種方式
• 3. 兩種類型的算子：transformation和action
• 4. 常用算子練習1
• 5. 常用算子練習2

• 案例練習01小時02分
• 1. 案例需求-求用戶在某基站停留的時間-1
• 2. 案例實現(xiàn)-求用戶在某基站停留的時間-2
• 3. 案例實現(xiàn)-求用戶訪問學科的子網(wǎng)頁top3
• 4. 案例實現(xiàn)-求用戶訪問學科的子網(wǎng)頁top3-chache、自定義分區(qū)器

• Spark集群啟動流程和任務(wù)提交流程、案例練習00小時48分
• 1. Spark集群啟動流程
• 2. Spark任務(wù)提交流程
• 3. WordCount中創(chuàng)建了那些RDD
• 4. 案例分析實現(xiàn)-按照IP統(tǒng)計區(qū)域訪問量

• RDD的依賴關(guān)系、Stage劃分、任務(wù)的生成、自定義排序00小時57分
• 1. RDD之間的依賴關(guān)系
• 2. DAG的生成和stage的劃分
• 3. WebUI觀察stage劃分和任務(wù)的生成
• 4. 自定義二次排序

• Checkpoint、SparkSQL、Hive-On-Spark01小時39分
• 1. checkpoint
• 2. SparkSQL介紹
• 3. 創(chuàng)建DataFrame
• 4. DataFrame常用操作-DSL風格語法
• 5. DataFrame常用操作-SQL風格語法
• 6. 通過反射推斷Schema
• 7. 通過StructType直接指定Schema
• 8. Hive-On-Spark

• SparkStreaming、窗口操作、Spark-On-Yarn01小時33分
• 1. SparkStreaming簡介
• 2. 實例分析：SparkStreaming獲取Netcat產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行實時分析
• 3. SparkStreaming實現(xiàn)按批次累加
• 4. 窗口函數(shù)概念及使用場景
• 5. 窗口函數(shù)實現(xiàn)WordCount
• 6. Spark-On-Yarn
• 7. 補充：SparkStreaming依賴

• 源碼分析：Spark啟動流程、Stage劃分、任務(wù)生成、任務(wù)提交流程02小時48分
• 1. 關(guān)于查看源碼的一些介紹
• 2. 導入源碼
• 3. 集群啟動流程-Master類
• 4. 集群啟動流程-Worker類
• 5. SparkSubmit提交任務(wù)
• 6. SparkContext
• 7. 創(chuàng)建DriverActor和ClientActor的過程
• 8. ClientActor向Master注冊任務(wù)信息過程
• 9. 任務(wù)調(diào)度的兩種方式及Master通知Worker啟動Executor的過程
• 10. Executor向DriverActor反向注冊的過程
• 11. RDD生成和Stage劃分
• 12. 生成任務(wù)并提交
• 13. Task任務(wù)執(zhí)行流程
• 14. 總結(jié)-任務(wù)生成及提交流程