1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、免費提供課后技術支持，保障培訓效果。
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• 01
  大數據技術領域介紹及學習方法和發展規劃
  02
  Hadoop的介紹及基本概念
  03
  Hadoop的必要性-1
  04
  Hadoop的必要性-2
  05
  Hadoop集群安裝部署-linux服務器環境準備
  06
  Hadoop集群安裝部署-hadoop安裝部署及配置
  07
  Hadoop集群啟動-手動啟動
  08
  Hadoop集群啟動-自動化腳本啟動
  09
  Hadoop集群從單節點的偽分布式擴展為多節點分布式
  10
  Hdfs的功能體驗及shell命令行操作
  11
  Hdfs分布式文件系統的基本工作機制及相關概念解析
  12
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-1
  13
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-2
  14
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-3
  15
  Hdfs的JAVA客戶端基本操作-4
  16
  Hdfs的JAVA客戶端IO流操作
  17
  Hdfs讀寫數據流程
  18
  Hdfs中namenode管理元數據的機制
  19
  Hadoop的RPC框架運行機制
  20
  Hadoop的RPC框架應用示例-1
  21
  Hadoop的RPC框架應用示例-2
  22
  Mapreduce概念介紹
  23
  Mapreduce框架運行機制
  24
  Mapreduce運行機制的數據流程
  25
  wordcount的mapreduce邏輯實現流程
  26
  wordcount程序的mapper類實現
  27
  wordcount程序的reducer類實現
  28
  wordcount程序的job提交客戶端實現
  29
  wordcount程序打包運行演示
  30
  流量匯總需求及mapreduce編程思路
  31
  流量匯總mapreduce程序的實現-1-hadoop序列化機制
  32
  流量匯總mapreduce程序的實現-2-mapper和reducer
  33
  流量匯總mapreduce程序打包執行及網頁監控
  34
  分區匯總流量程序的思路及實現-1
  35
  分區匯總流量程序的思路及實現-2
  36
  分區匯總流量程序的執行及分區數與reducetask數的關系
  37
  流量匯總并按流量大小倒序排序的代碼實現
  38
  流量匯總并按流量大小倒序排序的代碼實現
  39
  mapreduce程序的本地運行模式及debug
  40
  mapreduce框架中的shuffle機制詳解
  41
  YARN的基本概念--MR程序提交的流程
  42
  YARN的工作機制--MR程序運行流程
  43
  YARN的工作機制及特性總結
  44
  mapreduce程序運行并發度--reduce并發度
  45
  mapreduce程序運行并發度--數據切片的思考
  46
  mapreduce程序運行并發度--maptask決定機制
  47
  mapreduce編程練習之共同好友-需求解析
  48
  mapreduce編程練習之共同好友-思路分析
  49
  mapreduce編程練習之共同好友--步驟1實現
  50
  mapreduce編程練習之共同好友--步驟2實現
  51
  mapreduce編程練習之連表查詢--需求分析
  52
  mapreduce編程練習之連表查詢--mapper的實現
  53
  mapreduce編程練習之連表查詢--reducer的實現
  54
  zookeeper簡介
  55
  mapreduce編程練習之連表查詢--reduce端join的缺點
  mapreduce連表查詢reduce端join的缺點
  56
  mapreduce編程練習之連表查詢--map端join的思想
  mapreduce連表查詢--map端join的思想
  57
  mapreduce編程練習之連表查詢--map端join的mapper實現
  mapreduce連表查詢--map端join的mapper實現
  58
  mapreduce編程練習之倒排索引--需求說明
  59
  mapreduce編程練習之倒排索引--編程思路
  60
  mapreduce編程練習之倒排索引--步驟1的實現
  61
  mapreduce編程練習之倒排索引--步驟2的實現
  62
  mapreduce編程練習之倒排索引--多job串聯執行的實現
  mapreduce倒排索引--多job串聯執行的實現
  63
  zookeeper集群搭建--集群組件介紹
  64
  zookeeper集群搭建--配置文件修改
  65
  zookeeper集群搭建--集群啟動及可靠性測試
  66
  zookeeper的功能
  67
  zookeeper的命令行客戶端使用及功能測試
  68
  zookeeper的java客戶端初步使用
  69
  zookeeper的java客戶端創建znode
  70
  zookeeper的java客戶端獲取及修改znode數據
  71
  zookeeper的java客戶端刪除znode節點
  72
  zookeeper的java客戶端監聽器的使用
  73
  zookeeper應用案例——服務器列表動態更新-實現思路
  zookeeper應用案例服務器列表動態更新實現
  74
  zookeeper應用案例——服務器列表動態更新-服務端實現
  zookeeper應用案例-服務端實現
  75
  zookeeper應用案例——服務器列表動態更新-客戶端實現
  zookeeper應用案例-客戶端實現
  76
  zookeeper應用案例——服務器列表動態更新-運行測試
  zookeeper應用案例-運行測試
  77
  zookeeper應用案例——分布式鎖-實現思路
  78
  zookeeper應用案例——分布式鎖-主體邏輯
  79
  zookeeper應用案例——分布式鎖-主體邏輯2
  80
  zookeeper應用案例——分布式鎖-代碼實現-1
  81
  zookeeper應用案例——分布式鎖-代碼實現-2-運行測試
  zookeeper應用案例分布式鎖--運行測試
  82
  hadoop-HA機制的實現原理-1
  83
  hadoop-HA機制的實現原理-2
  84
  hadoop-HA集群部署-服務器環境準備
  85
  hadoop-HA集群部署-zookeeper部署及ha配置要點
  86
  hadoop-HA集群部署-配置文件修改-1
  87
  hadoop-HA集群部署-配置文件修改-2
  88
  hadoop-HA集群部署-初始化及啟動
  89
  hadoop-HA集群的使用和HA特性測試
  90
  hbase數據庫簡介
  91
  hbase集群結構
  92
  hbase集群部署與測試
  93
  hbase命令行客戶端簡單使用
  94
  hbase表結構與傳統數據庫表結構的對比
  95
  hbase命令行客戶端創建表和插入數據及表的排序特性
  hbase命令行客戶端創建表-表的排序特性
  96
  hbase命令行客戶端get查詢命令
  97
  hbase命令行客戶端管理名稱空間
  98
  hbase客戶端api--建表
  99
  hbase客戶端api-數據插入
  100
  hbase客戶端api-數據刪除
  101
  hbase客戶端api-數據更新
  102
  hbase客戶端api--查詢數據--Get
  103
  hbase客戶端api--查詢數據--Scan
  104
  hbase客戶端api--過濾器查詢
  105
  hbase分布式存儲機制簡介
  106
  hive的安裝和建表語句
  107
  hive的設計思想和技術架構
  108
  hive如何往表中導入數據
  109
  hive中的內部表和外部表的區別
  110
  hive的元數據庫配置
  111
  sqoop的安裝配置
  112
  sqoop導入數據的最基本用法
  113
  sqoop導入數據到hdfs的高級用法
  114
  sqoop導入數據到hive及導出數據
  115
  storm實時流式計算系統簡介
  116
  storm實時流式計算系統的工作機制
  117
  storm集群的配置和部署
  118
  storm集群的部署及動態增加節點
  119
  storm編程的基本概念-topo-spout-bolt
  120
  storm編程的基本概念-2
  121
  storm編程接口--spout的結構
  122
  storm編程案例--spout組件實現
  123
  storm編程案例--bolt組件A-實現
  124
  storm編程案例--bolt組件B-實現
  125
  storm編程案例--提交topo的客戶端
  126
  storm編程案例--網站訪問來源實時統計--需求
  127
  storm編程案例--網站訪問來源實時統計--代碼實現