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<大数据：hadoop7天完整版（2016年3月最新版）> ├Hadoops.zip ├<hadoop> │ ├<第二天> │ │ ├1、当日课程安排.avi │ │ ├10、Hdfs实战-文件上传告警脚本-编码开发.avi │ │ ├11、Hdfs实战-文件上传告警脚本-文件上传时的COPYING状态.avi │ │ ├2、Hadoo shell常用命令.avi │ │ ├3、windows开发环境准备-需要配置环境变量.avi │ │ ├4、使用Java API 操作Hdfs.avi │ │ ├5、底层核心API，查看block的元数据信息，合并多个block.avi │ │ ├6、Hadoop hdfs文件上传机制.avi │ │ ├7、Hadoop hdfs文件下载机制及文件上传下载步骤总结（重要）.avi │ │ ├8、Hdfs实战-文件定时上传告警脚本-功能分析及说明.avi │ │ ├9、Hdfs实战-文件上传告警脚本-需求分析及周边系统说明.avi │ │ ├Hadoop hdfs 文件上传机制.png │ │ └hdfs实战需求分析及功能分析.png │ ├<第六天> │ │ ├1、Kafka是什么-Kafka在流式计算中的位置-流式计算为什么需要Kafka.avi │ │ ├10、Kafka文件存储过程.avi │ │ ├11、Kakfa总结.avi │ │ ├2、JMS规范-为什么要有消息队列、JMS模型、大数据领域下的消息系统.avi │ │ ├3、Kafka配置文件说明-Kafka集群安装.avi │ │ ├4、补充：Kafka配置文件说明-Kafka集群安装.avi--必看.avi │ │ ├5、Kafka常用命令行使用.avi │ │ ├6、Kafka Java API 操作.avi │ │ ├7、Kafka核心组件的描述.avi │ │ ├8、Consumer与topic关系.avi │ │ ├9、Kafka消息的分发-Consumer的负载均衡.avi │ │ ├附：Redis-String案例.avi │ │ └结构图.png │ ├<第七天> │ │ ├1、redis哈希散列-案列，list-案例.avi │ │ ├2、redis set及sortset案例.avi │ │ ├redis set及sortset案例.avi │ │ ├大数据课程.txt │ │ └交易风控系统.txt │ ├<第三天> │ │ ├1、wordcount运行-控制台过程分析、8088管理页面分析、面试技巧.avi │ │ ├10、自定义combiner实现文件倒排索引.avi │ │ ├11、通过工具查看fimage文件和edits文件.avi │ │ ├12、SecondaryNode的运行机制（只做合并操作）.avi │ │ ├13、在yarn资源调度管理器上运行hadoop mapreduce程序的流程.avi │ │ ├14、lucene搜索引擎分析.avi │ │ ├15、hadoop离线课程总结（重要）.avi │ │ ├2、wordcount驱动类分析.avi │ │ ├3、map，reduce生命周期，输入输出泛型格式，writeable实现类，自定义DataWriteable(保证顺序一致).avi │ │ ├4、编写wordcount函数及运行分析.avi │ │ ├5、shuffle归并排序.avi │ │ ├6、Combiner概念分析-不是所有的combiner都能写成和reduce一样的.avi │ │ ├7、combiner补充说明.avi │ │ ├8、Partitioner的概念分析及说明.avi │ │ └9、使用IK分词器对中文歌曲进行分词.avi │ ├<第四天> │ │ ├1、实时计算课程安排.avi │ │ ├10、wordcount分析-spout、Bolt的声明周期、spout与bolt链接.avi │ │ ├11、自己编写storm任务执行的过程.avi │ │ ├12、案例：39女生节业务指标数据实时统计.avi │ │ ├2、背景知识：企业日志收集的两种方式比较-点击流日志收集系统.avi │ │ ├3、Storm基础（离线计算的特点、流式计算的特点、Storm是什么、Storm与Hadoop的区别）.avi │ │ ├4、Storm集群搭建步骤-（请先准备好虚拟机和zk、JDK）,storm配置文件说明.avi │ │ ├5、Storm任务提交流程分析及拓扑任务界面分析.avi │ │ ├6、Storm常用命令说明.avi │ │ ├7、Storm的应用场景及典型案例.avi │ │ ├8、Storm核心组件概念及StreamGrouping（重要）.avi │ │ ├9、流式计算一般架构图（很灵活）.avi │ │ ├附：zookeeper安装步骤.avi │ │ └流式计算思路笔记.txt │ ├<第五天> │ │ ├10、Storm总结.avi │ │ ├2、Storm任务提交过程总结.avi │ │ ├3、任务提交时worker数量与集群worker数量的关系.avi │ │ ├5、Storm任务提交流程.avi │ │ ├8、disruptor概念介绍-无锁的队列，每秒600万.avi │ │ ├storm总结.txt │ │ ├并发及通信机制.png │ │ ├附：Jstorm源码解读-组件启动流程.avi │ │ ├任务分配分解.txt │ │ ├任务提交流程.txt │ │ └异或.txt │ ├<第一天> │ │ ├1、数据部的一般组织架构.avi │ │ ├10、centos虚拟机安装.avi │ │ ├11、拷贝虚拟机及网络配置-文件占用异常-关闭防火墙.avi │ │ ├12、Hadoop集群安装（hostname，下载，解压，环境变量，配置文件修改，scp，启动集群，wordcount实例）.avi │ │ ├13、Hadoop集群安装步骤概述.avi │ │ ├14、安装JDK.avi │ │ ├2、数据分析的一般流程.avi │ │ ├3、数据部背景知识总结.avi │ │ ├4、Hadoop是什么、Hadoop的特点.avi │ │ ├4、虚拟机访问外网配置.avi │ │ ├5、Hadoop HDFS核心组件.avi │ │ ├6、Hadoop MapReduce编程模型.avi │ │ ├7、Hadoop JobTracker与TaskTracker及hadoop基础总结.avi │ │ ├8、Hadoop生态及SecondaryNameNode.avi │ │ ├9、vm虚拟机软件安装.avi │ │ ├hadoop集群安装概述.txt │ │ ├hdfs需求分析.txt │ │ ├MapReduce编程模型.png │ │ ├附录1、使用CRT软件登录虚拟机.avi │ │ ├有道记录.txt │ │ └总结.txt
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