大数据基础 | 大数据简介 |
大数据的商业应用 | |
【实验】辨识大数据的商业应用 | |
大数据处理技术 | |
理解 Hadoop 生态系统 | |
【实验】本地安装Hadoop和Hive | |
MapReduce 基础 | |
【实验】单节点安装Hbase | |
管理大数据生态系统 | 大数据技术基础 |
【实验】单节点安装 Pig | |
大数据管理系统——数据库和数据仓库 | |
【实验】安装 Apache Flume | |
分析大数据 | |
【实验】安装 Sqoop并连接到MySQL | |
数据集成、实时数据和大数据实现 | |
【实验】安装 ZooKeeper | |
大数据解决方案和动态数据 | |
【实验】安装 MongoDB |
数据的保存和处理 | 在 Hadoop 中保存数据 |
【实验】管理 Hbase 表中的记录 | |
用 MapReduce 处理数据 | |
【实验】开发MapReduce程序 | |
个性化设置MapReduce执行 | |
【实验】在实践中应用Hadoop MapReduce | |
测试和调试 MapReduce程序 | |
【实验】在MapReduce中连接Hbase数据 | |
开发MapReduce WordCount程序 | |
【实验】运行WordCount—程序 | |
用 Hive、Pig和 Oozie 提高效率 | 探索 Hive |
【实验】熟悉Hive | |
Hive高级查询 | |
【实验】使用Hive编写MapReduce程序 | |
用Pig分析数据 | |
【实验】运行Pig Grunt程序 | |
用Oozie做自动数据处理 | |
【实验】安装和配置 Oozie | |
使用 Oozie | |
创建 Oozie 工作流 |
其它 Hadoop 工具:ZooKeeper、Sqoop、Flume、YARN 和 Storm | 用 ZooKeeper 调度分布式处理 |
【实验】配置Flume收集终端数据 | |
用Sqoop高效传输大量数据 | |
【实验】用Sqoop加载数据 | |
Flume | |
【实验】配置Flume收集本地文件内容 | |
超越MapReduce——YARN | |
【实验】配置Flume收集微博数据到HDFS | |
在YARN上使用Storm | |
【实验】安装Storm | |
使用NoSQL和Hadoop:实时、安全和云 | Hello NoSQL |
【实验】安装和使用Cassandra | |
使用NoSQL | |
【实验】使用MongoDB | |
Hadoop安全 | |
在AWS运行Hadoop应用 | |
实时Hadoop | |
用MapReduce实现WebCount | |
商用Hadoop分布与管理工具 | Cloudera基础与Cloudera管理 |
在Cloudera上使用Hive与Cloudera管理 | |
Hortonworks与Greenplum Pivotal HD | |
IBM InfoSphere BigInsights和MapR |
大数据开发基础上 | HDFS原理介绍 |
Hadoop开发实例 | |
【实验】编写hadoop应用代码 | |
YARN原理介绍 | |
MR原理介绍 | |
mapreduce开发实例上 | |
【实验】编写mapreduce | |
大数据开发基础下 | Hbase原理介绍 |
Hbase开发实例 | |
【实验】编写hbase应用代码 | |
mapreduce开发实例中 | |
【实验】编写mapreduce | |
大数据开发进阶 | Hbase开发实例提高 |
【实验】编写hbase代码 | |
mapreduce开发实例下 | |
【实验】编写mapreduce代码 | |
HBase提高篇 | HBase bulkload代码讲解 |
【实验】HBase bulkload代码编写 | |
Hbase过滤器讲解 | |
【实验】编写hbase代码 |
搭建hadoop2 HA | 搭建hadoop2 HA介绍 |
搭建hadoop2 HA上 | |
【实验】搭建hadoop2 HA | |
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【实验】搭建hadoop2 HA | |
搭建企业Hbase | HBase搭建实战原理讲解 |
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【实验】搭建Hbase | |
Hadoop实战篇 | Hbase协处理器实战上 |
【实验】Hbase协处理器代码编写 | |
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Mapreduce实战 | |
【实验】项目代码编写 |
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