大数据课程之 Hadoop 3

掌握大数据核心技术中的分布式存储和分布式计算

*   01 课程答疑/

  *   01 老汤大数据课程体系介绍.mp4 06:21

*   02 大数据技术思想入门/

  *   01 分布式存储的特点.mp4 13:05

  *   02 大数据技术发展

  *   03 分布式存储集群特点.mp4 11:27

  *   04 分布式文件存储的流程.mp4 10:18

  *   05 主节点中的元数据是怎么存储的.mp4 11:54

  *   06 分布式计算的特点.mp4 10:30

*   03 分布式存储 - HDFS 集群配置安装/

  *   01 HDFS 课程内容介绍.mp4 01:51

  *   02 HDFS 集群介绍.mp4 05:28

  *   03 安装前准备：准备 3 台虚拟机.mp4 02:47

  *   04 安装前准备：配置无密钥登录.mp4 06:13

  *   05 安装前准备：配置 JAVA_HOME.mp4 04:21

  *   06 安装前准备：关闭防火墙.mp4 01:10

  *   07 安装包的下载和解压.mp4 06:14

  *   08 配置 HDFS 的基本路径.mp4 02:08

  *   09 创建名字节点和数据节点存储数据的文件目录.mp4 02:56

  *   10 HDFS 相关配置值的设置.mp4 03:57

  *   11 配置 Java Home以及从节点.mp4 04:21

  *   12 配置 HADOOP_HOME.mp4 03:18

  *   13 HDFS 集群启动.mp4 03:45

  *   14 验证 HDFS 集群是否正常.mp4 03:35

  *   15 怎么样查看 HDFS 的日志信息.mp4 04:09

  *   16 HDFS 集群正确停止的方式.mp4 02:02

*   04 分布式存储 - HDFS 集群的使用/

  *   01 HDFS Web UI 的讲解.mp4 07:09

  *   02 HDFS shell 命令介绍.mp4 05:25

  *   03 本地文件上传到 HDFS 集群.mp4 06:26

  *   04 文件操作命令.mp4 04:07

  *   05 修改文件的权限.mp4 02:26

  *   06 df 和 du.mp4 02:17

  *   07 文件恢复机制.mp4 09:45

  *   08 准备一个大文件.mp4 04:09

  *   09 HDFS 分布式文件写的过程.mp4 05:17

  *   10 HDFS 分布式文件读的过程.mp4 03:29

*   05 分布式存储 - 数据块/

  *   01 数据块元数据.mp4 04:33

  *   02 设置数据块的备份数.mp4 04:01

  *   03 设置数据块的大小.mp4 05:40

  *   04 数据块真正存储的地方.mp4 05:11

  *   05 DataNode 和 NameNode 交互.mp4 05:53

  *   06 HDFS 分布式文件删除的流程.mp4 02:57

*   06 分布式存储 - EditsLog 和 FsImage/

  *   01 回顾 NameNode 元数据是怎么存储的.mp4 03:55

  *   02 EditsLog 存储目录和内容.mp4 07:31

  *   03 EditsLog 记录每次元数据操作信息.mp4 09:33

  *   04 EditsLog恢复NameNode元数据.mp4 05:10

  *   05 EditsLog 合并的条件.mp4 03:54

  *   06 FsImage 文件内容.mp4 06:32

  *   07 为什么还要 EditsLog 呢？.mp4 04:28

  *   08 EditsLog 合并的流程.mp4 08:04

*   07 分布式存储 - Java 操作 HDFS/

  *   01 Java 操作 HDFS 准备.mp4 02:57

  *   02 Java 写 HDFS 文件.mp4 06:50

  *   03 Java 读 HDFS 文件.mp4 03:19

  *   04 Java 查询 HDFS 文件元数据.mp4 03:25

  *   05 Java 删除 HDFS 文件.mp4 02:08

  *   06 在 Java 代码中设置参数.mp4 03:12

  *   07 在 classpath 中设置参数.mp4 05:10

  *   08 两种设置参数的优先级.mp4 01:47

  *   09 HDFS 文件系统的两个特点.mp4 03:47

*   08 分布式计算 - 内容介绍/

  *   01 分布式计算内容介绍.mp4 02:57

*   09 分布式计算 - 基础/

  *   01 数据准备.mp4 05:06

  *   02 回顾分布式计算的特点.mp4 04:04

  *   03 Yarn 的作用.mp4 05:51

  *   04 Yarn 的安装配置.mp4 07:46

  *   05 Yarn 的 Web UI 简介.mp4 02:23

  *   06 有了 Yarn 后的分布式计算.mp4 02:49

  *   07 MapReduce 配置.mp4 08:25

  *   08 创建项目.mp4 02:39

  *   09 序列化的作用.mp4 09:55

  *   10 Hadoop 序列化机制.mp4 10:11

*   10 分布式计算 - DistributedCount程序/

  *   01 DistributedCount 流程.mp4 06:56

  *   02 Map 任务实现.mp4 06:04

  *   03 Reduce 任务实现.mp4 05:31

  *   04 Driver 实现.mp4 09:55

  *   05 Map 端合并.mp4 03:13

  *   06 代码优化.mp4 02:58

  *   07 在集群上运行程序.mp4 07:31

  *   08 集群状态的变化.mp4 06:14

  *   09 Map Task 的数量和文件大小的关系.mp4 05:36

*   11 分布式计算 - 移动计算而非移动数据/

  *   01 Yarn Web UI 查看日志.mp4 04:29

  *   02 问题：为什么移动了数据块？.mp4 03:12

  *   03 打开History Server 服务.mp4 10:44

  *   04 MRAppMaster 计算资源的配置.mp4 05:55

  *   05 YarnChild 计算资源的配置.mp4 06:07

  *   06 代码中设置 MR 进程需要的资源.mp4 04:48

  *   07 Yarn 中的 Container 概念.mp4 03:11

  *   08 Yarn 应用启动流程.mp4 05:39

  *   09 Container 分配规则一：最小最大规则.mp4 08:27

  *   10 Container 分配规则二：整数倍规则.mp4 06:35

  *   11 Container 分配规则总结.mp4 01:48

  *   12 数据块移动的原因.mp4 10:15

  *   13 移动计算而尽可能少的移动数据.mp4 09:51

  *   14 设置 reduce task 的数量.mp4 03:35

  *   15 代码优化.mp4 03:43

*   12 分布式计算 - WordCount/

  *   01 WordCount 计算流程.mp4 07:11

  *   02 WordCount Map Task 实现.mp4 05:20

  *   03 Reduce Task 实现.mp4 04:20

  *   04 WordCount Driver 实现.mp4 02:41

  *   05 集群运行 WordCount.mp4 05:29

  *   06 MapReduce 默认的分区规则.mp4 04:46

  *   07 Input 和 Output Format.mp4 08:45

  *   08 MapReduce 执行流程.mp4 03:59

  *   09 WordCount 执行流程.mp4 07:02

  *   10 Shuffle 和 Sort.mp4 07:05

  *   11 MapReduce On Yarn 运行原理.mp4 07:52

*   13 Hadoop 2 之 HDFS 安装/

  *   01 Hadoop 2 学习前说明.mp4 04:46

  *   02 HDFS的安装(一).mp4 33:06

  *   03 WebUI看不了怎么办.mp4 03:33

  *   04 HDFS的安装(二).mp4 06:16

*   14 Hadoop 2 之 HDFS 运维相关/

  *   01 Federation配置.mp4 18:22

  *   02 ViewFS的配置.mp4 10:56

  *   03 回退到一个NameNode的状态.mp4 05:04

  *   04 告诉你怎么使用Snapshots.mp4 23:43

  *   05 平衡数据.mp4 03:32

  *   06 SafeMode.mp4 03:46

*   15 Hadoop 2 之 MapReduce 和 Yarn/

  *   01 Yarn的安装.mp4 09:13

  *   02 MapReduce安装.mp4 13:51

  *   03 MapReduce应用(了解即可).mp4 17:33

  *   04 Hadoop压缩机制(了解即可).mp4 09:00

*   16 Hadoop 2 之文件格式(这章能理解代码即可)/

  *   01 text文件格式的读写.mp4 21:02

  *   02 avro文件和parquet文件的讲解.mp4 09:36

  *   03 avro文件的读写(能看懂代码即可).mp4 20:45

  *   04 parquet文件的读写(必须掌握).mp4 14:40

  *   05 sequenceFile文件(看懂代码即可).mp4 08:37

  *   06 sequenceFile合并小文件.mp4 18:14

  *   07 CombineTextInputFormat.mp4 10:08

*   17 Hadoop 2 之 Yarn 资源调度机制/

  *   01 Yarn的三种资源调度机制.mp4 07:49

  *   02 Capacity Scheduler.mp4 14:18

  *   03 Yarn Fair Scheduler配置.mp4 08:32

*   18 阶段项目实战 - NCDC 气候数据分析实战(跟着操作一遍)/

  *   01 NCDC数据源的获取.mp4 19:53

  *   02 NCDC数据字段的详解.mp4 17:55

  *   03 NCDC数据的预处理.mp4 19:55

  *   04 数据处理逻辑以及实现方案讲解.mp4 16:14

  *   05 MapReduce代码实现讲解.mp4 22:45

  *   06 Hadoop的本地安装.mp4 04:46

  *   07 单元测试、集成测试以及验证.mp4 19:26

  *   08 求每一年highest的温度.mp4 10:41

  *   09 老汤大数据课程之 Hadoop 3