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[大数据] 转型大数据运维必备课程hadoop3

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发表于 2019-9-27 14:03:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

├── 01-Hadoop介绍和环境搭建/
│   ├── assets/
│   │   ├── 1555843415254.png
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│   │   ├── wps1-1555914009905_20190810_195538.jpg
│   │   ├── wps1-1555925038423.jpg
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│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-今日内容和Hadoop的介绍.mp4
│   │   ├── 10-集群环境搭建-配置2.mp4
│   │   ├── 11-集群环境搭建-jdk安装.mp4
│   │   ├── 12-Zookeeper的概述.mp4
│   │   ├── 13-Zookeeper的安装.mp4
│   │   ├── 14-Zookeeper的节点操作.mp4
│   │   ├── 15-Zookeeper的watch机制.mp4
│   │   ├── 16-hadoop的架构.mp4
│   │   ├── 17-hadoop的安装-准备工作.mp4
│   │   ├── 18-hadoop的安装-配置文件修改.mp4
│   │   ├── 19-hadoop的安装-启动集群.mp4
│   │   ├── 2-环境搭建-准备三台虚拟机.mp4
│   │   ├── 3-环境搭建-网络模式和内存设置.mp4
│   │   ├── 4-环境搭建-网络配置.mp4
│   │   ├── 5-Linux命令增强.mp4
│   │   ├── 6-Linux命令增强2.mp4
│   │   ├── 7-Linux的shell脚本1.mp4
│   │   ├── 8-Linux的shell脚本2.mp4
│   │   └── 9-集群环境搭建-配置1.mp4
│   ├── 资料/
│   │   ├── centos6.9-clean-machine/
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s001.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s002.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s003.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s004.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s005.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s006.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s007.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s008.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s009.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s010.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位-s011.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位.nvram
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位.vmdk
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位.vmsd
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位.vmx
│   │   │   ├── CentOS 6 64 位.vmxf
│   │   │   └── vmware.log
│   │   ├── hadoop-3.1.1.tar.gz
│   │   ├── jdk-8u141-linux-x64.tar.gz
│   │   └── zookeeper-3.4.9.tar.gz
│   └── Note01.md
├── 02-HDFS/
│   ├── 讲义/
│   │   └── Note02.html
│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-HDFS的概述.mp4
│   │   ├── 10-HDFS的API操作-配置Window系统下的Hadoop.mp4
│   │   ├── 11-HDFS的API操作-获取FileSystem方式1.mp4
│   │   ├── 12-HDFS的API操作-获取FileSystem其他方式.mp4
│   │   ├── 13-HDFS的API操作-获取文件列表信息.mp4
│   │   ├── 14-HDFS的API操作-创建文件和文件夹.mp4
│   │   ├── 15-HDFS的API操作-文件的上传和下载.mp4
│   │   ├── 16-HDFS的API操作-访问权限问题.mp4
│   │   ├── 17-HDFS的API操作-小文件的合并.mp4
│   │   ├── 2-HDFS的namenode和datanode.mp4
│   │   ├── 3-HDFS的文件副本机制.mp4
│   │   ├── 4-HDFS的块缓存和访问权限.mp4
│   │   ├── 5-HDFS的Secondarynamenode工作机制.mp4
│   │   ├── 6-HDFS数据的写入过程.mp4
│   │   ├── 7-HDFS数据的读取过程.mp4
│   │   ├── 8-HDFS的shell操作命令.mp4
│   │   └── 9-HDFS的页面操作.mp4
│   ├── 图片/
│   │   ├── 1-HDFS系统.bmp
│   │   ├── 2-HDFS的副本机制.bmp
│   │   ├── 2-namenode和datanode.bmp
│   │   ├── 3-HDFS的机架感知.bmp
│   │   └── 4-HDFS的SecondaryNameNode.bmp
│   ├── 资料/
│   │   └── 资料.rar
├── 03-MapReduce入门/
│   ├── 讲义/
│   │   ├── Note03.pdf
│   │   └── Note03_2.pdf
│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-MapReduce介绍.mp4
│   │   ├── 10-MapReduce分区-原理.mp4
│   │   ├── 11-MapReduce分区-代码实现.mp4
│   │   ├── 12-MapReduce排序-概述.mp4
│   │   ├── 13-MapReduce排序-流程分析.mp4
│   │   ├── 14-MapReduce排序-实现比较器和序列化代码.mp4
│   │   ├── 15-MapReduce排序-其他代码编写.mp4
│   │   ├── 16-MapReduce排序-集群运行.mp4
│   │   ├── 2-MapReduce的构思和框架结构.mp4
│   │   ├── 3-MapReduce的编程规范.mp4
│   │   ├── 4-MapReduce案例-wordcount-步骤分析.mp4
│   │   ├── 5-MapReduce案例-wordcount-准备工作.mp4
│   │   ├── 6-MapReduce案例-wordcount-Map阶段代码.mp4
│   │   ├── 7-MapReduce案例-wordcount-Reduce阶段代码.mp4
│   │   ├── 8-MapReduce案例-wordcount-JobMain代码.mp4
│   │   └── 9-MapReduce案例-wordcount-集群运行.mp4
│   ├── 图片/
│   │   ├── 1-MapReduce介绍.bmp
│   │   ├── 2-MapReduce的计算框架.png
│   │   └── 2-WordCount执行流程.bmp
├── 04-MapReduce高级/
│   ├── 代码/
│   │   └── day04_mapreduce_combiner.rar
│   ├── 讲义/
│   │   └── Note04.pdf
│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-MapReduce-计数器.mp4
│   │   ├── 10-MapReduce-流量统计求和-排序-JobMain代码和测试运行.mp4
│   │   ├── 11-MapReduce-流量统计求和-分区代码实现.mp4
│   │   ├── 12-MapReduce运行机制-Map阶段.mp4
│   │   ├── 13-MapReduce运行机制-Map阶段-细节补充.mp4
│   │   ├── 14-MapReduce运行机制-Reduce阶段.mp4
│   │   ├── 15-MapReduce-Reduce端join操作-步骤分析.mp4
│   │   ├── 16-MapReduce-Reduce端join操作-Map阶段代码.mp4
│   │   ├── 17-MapReduce-Reduce端join操作-Reducer阶段代码.mp4
│   │   ├── 18-MapReduce-Reduce端join操作-集群测试.mp4
│   │   ├── 2-MapReduce-Combiner规约-原理分析.mp4
│   │   ├── 3-MapReduce-Combiner规约-代码实现.mp4
│   │   ├── 4-MapReduce-流量统计求和-步骤分析.mp4
│   │   ├── 5-MapReduce-流量统计求和-FlowBean和Mapper代码编写.mp4
│   │   ├── 6-MapReduce-流量统计求和-Reducer和JobMain代码编写.mp4
│   │   ├── 7-MapReduce-流量统计求和-测试运行.mp4
│   │   ├── 8-MapReduce-流量统计求和-排序-FlowBean编写.mp4
│   │   └── 9-MapReduce-流量统计求和-排序-Mapper和Reducer编写.mp4
│   ├── 图片/
│   │   ├── 1-规约.bmp
│   │   ├── 2-手机流量统计.bmp
│   │   ├── 3-Map和Reduce的运行机制.bmp
│   │   ├── 3-环形缓冲区.png
│   │   └── 4-Reduce端join算法.bmp
│   ├── 资料/
│   │   └── 资料.rar
├── 05-Hive/
│   ├── 代码/
│   │   └── day05_hive_udf_test.rar
│   ├── 讲义/
│   │   ├── Note05.pdf
│   │   └── Note05_2.pdf
│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-数据仓库的基本特征.mp4
│   │   ├── 10-Hive的基本操作-数据库的创建和删除.mp4
│   │   ├── 11-Hive的基本操作-创建表的格式.mp4
│   │   ├── 12-Hive的基本操作-创建内部表.mp4
│   │   ├── 13-Hive的基本操作-创建外部表.mp4
│   │   ├── 14-Hive的基本操作-创建分区表.mp4
│   │   ├── 15-Hive的基本操作-创建分桶表.mp4
│   │   ├── 16-Hive的基本操作-表结构修改和数据加载.mp4
│   │   ├── 17-Hive的基本操作-基本查询语法.mp4
│   │   ├── 18-Hive的基本操作-分组和多表连接.mp4
│   │   ├── 19-Hive的基本操作-排序.mp4
│   │   ├── 2-数据仓库和数据库的区别.mp4
│   │   ├── 20-Hive的基本操作-内置函数.mp4
│   │   ├── 21-Hive的基本操作-自定义函数.mp4
│   │   ├── 3-数据仓库分层和元数据管理.mp4
│   │   ├── 4-Hive的基本介绍.mp4
│   │   ├── 5-Hive的架构.mp4
│   │   ├── 6-Hive和Hadoop及RDBMS关系.mp4
│   │   ├── 7-Hive的安装-Mysql安装.mp4
│   │   ├── 8-Hive的安装-Hive配置.mp4
│   │   └── 9-Hive的安装-Hive的交互方式.mp4
│   ├── 图片/
│   │   └── Hive的原理.bmp
│   ├── 资料/
│   │   ├── 测试数据/
│   │   │   ├── course_20190810_195948.csv
│   │   │   ├── log.data
│   │   │   ├── score.csv
│   │   │   ├── sql_prac.sql
│   │   │   ├── student.csv
│   │   │   └── techer.csv
│   │   └── apache-hive-3.1.0-bin.tar.gz
├── 06-Flume/
│   ├── 讲义/
│   │   └── Note06.pdf
│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-flume的概述和运行机制.mp4
│   │   ├── 10-flume案例-flume级联-组件分析.mp4
│   │   ├── 11-flume案例-flume级联-配置文件编写.mp4
│   │   ├── 12-flume案例-flume级联-测试运行.mp4
│   │   ├── 13-flume高可用-failover-模型分析.mp4
│   │   ├── 14-flume高可用-failover-配置文件编写.mp4
│   │   ├── 15-flume高可用-failover-测试运行.mp4
│   │   ├── 16-flume高可用-balance-配置文件编写.mp4
│   │   ├── 17-flume高可用-balance-测试运行.mp4
│   │   ├── 18-flume拦截器-模型分析.mp4
│   │   ├── 19-flume拦截器-配置文件编写.mp4
│   │   ├── 2-flume案例-网络数据采集-Flume安装.mp4
│   │   ├── 20-flume拦截器-测试运行.mp4
│   │   ├── 3-flume案例-网络数据采集-Flume的配置.mp4
│   │   ├── 4-flume案例-网络数据采集-启动flume.mp4
│   │   ├── 5-flume案例-目录数据采集-实现流程.mp4
│   │   ├── 6-flume案例-目录数据采集-配置文件编写.mp4
│   │   ├── 7-flume案例-目录数据采集-运行测试.mp4
│   │   ├── 8-flume案例-文件数据采集-步骤分析.mp4
│   │   └── 9-flume案例-文件数据采集-运行测试.mp4
│   ├── 图片/
│   │   ├── 1-flume的failover机制.bmp
│   │   ├── 1-案例1-采集网络数据.PNG
│   │   ├── 1-大数据处理流程.bmp
│   │   ├── 2-flume拦截器.png
│   │   ├── 2-flume配置-中文乱码.bmp
│   │   ├── 3-flume案例-采集文件数据.bmp
│   │   ├── 3-拦截器.png
│   │   └── 4-flume的级联.bmp
│   ├── 资料/
│   │   └── apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz
├── 07-Azkaban.Sqoop/
│   ├── 代码/
│   │   └── day07_weblogx.rar
│   ├── 讲义/
│   │   └── Note07_Azkaban.pdf
│   ├── 视频/
│   │   ├── 1-Azkaban介绍.mp4
│   │   ├── 10-sqoop入门介绍.mp4
│   │   ├── 11-sqoop安装.mp4
│   │   ├── 12-sqoop导入-hdfs.mp4
│   │   ├── 13-sqoop导入-hive.mp4
│   │   ├── 14-sqoop增量导入hdfs和导出.mp4
│   │   ├── 15-网站流量日志分析-分析模型.mp4
│   │   ├── 16-网站流量日志分析-分析指标.mp4
│   │   ├── 17-网站流量日志分析-数据处理流程.mp4
│   │   ├── 18-网站流量日志分析-数据采集.mp4
│   │   ├── 19-网站流量日志分析-数据预处理.mp4
│   │   ├── 2-Azkaban编译和安装模式.mp4
│   │   ├── 20-网站流量日志分析-获取PageView表模型.mp4
│   │   ├── 21-网站流量日志分析-获取Visit表模型.mp4
│   │   ├── 22-网站流量日志分析-hive表数据导入.mp4
│   │   ├── 23-网站流量日志分析-hive表数据分析和导出.mp4
│   │   ├── 24-网站流量日志分析-数据的可视化-Echarts入门.mp4
│   │   ├── 25-网站流量日志分析-数据的可视化-案例分析结果可视化.mp4
│   │   ├── 3-Azkaban-solo模式-安装.mp4
│   │   ├── 4-Azkaban-solo模式-使用.mp4
│   │   ├── 5-Azkaban-two_server模式-安装1.mp4
│   │   ├── 6-Azkaban-two_server模式-安装2.mp4
│   │   ├── 7-Azkaban-two_server模式-安装3和启动运行.mp4
│   │   ├── 8-Azkaban-two_server模式-job任务运行1.mp4
│   │   └── 9-Azkaban-two_server模式-job任务运行2.mp4
│   ├── 图片/
│   │   ├── 1-azkaban的服务器模式.bmp
│   │   ├── 2-sqoop1的架构.jpg
│   │   └── 3-sqoop2的架构.jpg
│   ├── 资料/
│   │   └── 资料.rar

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膜拜神贴,后面的请保持队形~

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发表于 2020-10-6 10:16:02 | 显示全部楼层
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发表于 2020-10-26 00:50:46 | 显示全部楼层
感谢分享 多多下载

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发表于 2021-10-25 08:06:39 | 显示全部楼层
楼主加油,我们都看好你哦。

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发表于 2022-3-10 17:24:09 | 显示全部楼层
好东西,收藏了

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发表于 2022-4-12 15:44:34 | 显示全部楼层
好东西,收藏了

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