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       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)?！詈细駥W(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

• 01
  大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域介紹及學(xué)習(xí)方法和發(fā)展規(guī)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(wù)器環(huán)境準(zhǔn)備
  06
  Hadoop集群安裝部署-hadoop安裝部署及配置
  07
  Hadoop集群?jiǎn)?dòng)-手動(dòng)啟動(dòng)
  08
  Hadoop集群?jiǎn)?dòng)-自動(dòng)化腳本啟動(dòng)
  09
  Hadoop集群從單節(jié)點(diǎn)的偽分布式擴(kuò)展為多節(jié)點(diǎn)分布式
  10
  Hdfs的功能體驗(yàn)及shell命令行操作
  11
  Hdfs分布式文件系統(tǒng)的基本工作機(jī)制及相關(guān)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(shù)據(jù)流程
  18
  Hdfs中namenode管理元數(shù)據(jù)的機(jī)制
  19
  Hadoop的RPC框架運(yùn)行機(jī)制
  20
  Hadoop的RPC框架應(yīng)用示例-1
  21
  Hadoop的RPC框架應(yīng)用示例-2
  22
  Mapreduce概念介紹
  23
  Mapreduce框架運(yùn)行機(jī)制
  24
  Mapreduce運(yùn)行機(jī)制的數(shù)據(jù)流程
  25
  wordcount的mapreduce邏輯實(shí)現(xiàn)流程
  26
  wordcount程序的mapper類實(shí)現(xiàn)
  27
  wordcount程序的reducer類實(shí)現(xiàn)
  28
  wordcount程序的job提交客戶端實(shí)現(xiàn)
  29
  wordcount程序打包運(yùn)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(shí)現(xiàn)-1-hadoop序列化機(jī)制
  32
  流量匯總mapreduce程序的實(shí)現(xiàn)-2-mapper和reducer
  33
  流量匯總mapreduce程序打包執(zhí)行及網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控
  34
  分區(qū)匯總流量程序的思路及實(shí)現(xiàn)-1
  35
  分區(qū)匯總流量程序的思路及實(shí)現(xiàn)-2
  36
  分區(qū)匯總流量程序的執(zhí)行及分區(qū)數(shù)與reducetask數(shù)的關(guān)系
  37
  流量匯總并按流量大小倒序排序的代碼實(shí)現(xiàn)
  38
  流量匯總并按流量大小倒序排序的代碼實(shí)現(xiàn)
  39
  mapreduce程序的本地運(yùn)行模式及debug
  40
  mapreduce框架中的shuffle機(jī)制詳解
  41
  YARN的基本概念--MR程序提交的流程
  42
  YARN的工作機(jī)制--MR程序運(yùn)行流程
  43
  YARN的工作機(jī)制及特性總結(jié)
  44
  mapreduce程序運(yùn)行并發(fā)度--reduce并發(fā)度
  45
  mapreduce程序運(yùn)行并發(fā)度--數(shù)據(jù)切片的思考
  46
  mapreduce程序運(yùn)行并發(fā)度--maptask決定機(jī)制
  47
  mapreduce編程練習(xí)之共同好友-需求解析
  48
  mapreduce編程練習(xí)之共同好友-思路分析
  49
  mapreduce編程練習(xí)之共同好友--步驟1實(shí)現(xiàn)
  50
  mapreduce編程練習(xí)之共同好友--步驟2實(shí)現(xiàn)
  51
  mapreduce編程練習(xí)之連表查詢--需求分析
  52
  mapreduce編程練習(xí)之連表查詢--mapper的實(shí)現(xiàn)
  53
  mapreduce編程練習(xí)之連表查詢--reducer的實(shí)現(xiàn)
  54
  zookeeper簡(jiǎn)介
  55
  mapreduce編程練習(xí)之連表查詢--reduce端join的缺點(diǎn)
  mapreduce連表查詢r(jià)educe端join的缺點(diǎn)
  56
  mapreduce編程練習(xí)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(xí)之連表查詢--map端join的mapper實(shí)現(xiàn)
  mapreduce連表查詢--map端join的mapper實(shí)現(xiàn)
  58
  mapreduce編程練習(xí)之倒排索引--需求說(shuō)明
  59
  mapreduce編程練習(xí)之倒排索引--編程思路
  60
  mapreduce編程練習(xí)之倒排索引--步驟1的實(shí)現(xiàn)
  61
  mapreduce編程練習(xí)之倒排索引--步驟2的實(shí)現(xiàn)
  62
  mapreduce編程練習(xí)之倒排索引--多job串聯(lián)執(zhí)行的實(shí)現(xiàn)
  mapreduce倒排索引--多job串聯(lián)執(zhí)行的實(shí)現(xiàn)
  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?jiǎn)?dòng)及可靠性測(cè)試
  66
  zookeeper的功能
  67
  zookeeper的命令行客戶端使用及功能測(cè)試
  68
  zookeeper的java客戶端初步使用
  69
  zookeeper的java客戶端創(chuàng)建znode
  70
  zookeeper的java客戶端獲取及修改znode數(shù)據(jù)
  71
  zookeeper的java客戶端刪除znode節(jié)點(diǎn)
  72
  zookeeper的java客戶端監(jiān)聽器的使用
  73
  zookeeper應(yīng)用案例——服務(wù)器列表動(dòng)態(tài)更新-實(shí)現(xiàn)思路
  zookeeper應(yīng)用案例服務(wù)器列表動(dòng)態(tài)更新實(shí)現(xiàn)
  74
  zookeeper應(yīng)用案例——服務(wù)器列表動(dòng)態(tài)更新-服務(wù)端實(shí)現(xiàn)
  zookeeper應(yīng)用案例-服務(wù)端實(shí)現(xiàn)
  75
  zookeeper應(yīng)用案例——服務(wù)器列表動(dòng)態(tài)更新-客戶端實(shí)現(xiàn)
  zookeeper應(yīng)用案例-客戶端實(shí)現(xiàn)
  76
  zookeeper應(yīng)用案例——服務(wù)器列表動(dòng)態(tài)更新-運(yùn)行測(cè)試
  zookeeper應(yīng)用案例-運(yùn)行測(cè)試
  77
  zookeeper應(yīng)用案例——分布式鎖-實(shí)現(xiàn)思路
  78
  zookeeper應(yīng)用案例——分布式鎖-主體邏輯
  79
  zookeeper應(yīng)用案例——分布式鎖-主體邏輯2
  80
  zookeeper應(yīng)用案例——分布式鎖-代碼實(shí)現(xiàn)-1
  81
  zookeeper應(yīng)用案例——分布式鎖-代碼實(shí)現(xiàn)-2-運(yùn)行測(cè)試
  zookeeper應(yīng)用案例分布式鎖--運(yùn)行測(cè)試
  82
  hadoop-HA機(jī)制的實(shí)現(xiàn)原理-1
  83
  hadoop-HA機(jī)制的實(shí)現(xiàn)原理-2
  84
  hadoop-HA集群部署-服務(wù)器環(huán)境準(zhǔn)備
  85
  hadoop-HA集群部署-zookeeper部署及ha配置要點(diǎn)
  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(dòng)
  89
  hadoop-HA集群的使用和HA特性測(cè)試
  90
  hbase數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
  91
  hbase集群結(jié)構(gòu)
  92
  hbase集群部署與測(cè)試
  93
  hbase命令行客戶端簡(jiǎn)單使用
  94
  hbase表結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的對(duì)比
  95
  hbase命令行客戶端創(chuàng)建表和插入數(shù)據(jù)及表的排序特性
  hbase命令行客戶端創(chuàng)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(shù)據(jù)插入
  100
  hbase客戶端api-數(shù)據(jù)刪除
  101
  hbase客戶端api-數(shù)據(jù)更新
  102
  hbase客戶端api--查詢數(shù)據(jù)--Get
  103
  hbase客戶端api--查詢數(shù)據(jù)--Scan
  104
  hbase客戶端api--過濾器查詢
  105
  hbase分布式存儲(chǔ)機(jī)制簡(jiǎn)介
  106
  hive的安裝和建表語(yǔ)句
  107
  hive的設(shè)計(jì)思想和技術(shù)架構(gòu)
  108
  hive如何往表中導(dǎo)入數(shù)據(jù)
  109
  hive中的內(nèi)部表和外部表的區(qū)別
  110
  hive的元數(shù)據(jù)庫(kù)配置
  111
  sqoop的安裝配置
  112
  sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)的最基本用法
  113
  sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)到hdfs的高級(jí)用法
  114
  sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)到hive及導(dǎo)出數(shù)據(jù)
  115
  storm實(shí)時(shí)流式計(jì)算系統(tǒng)簡(jiǎn)介
  116
  storm實(shí)時(shí)流式計(jì)算系統(tǒng)的工作機(jī)制
  117
  storm集群的配置和部署
  118
  storm集群的部署及動(dòng)態(tài)增加節(jié)點(diǎn)
  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(jié)構(gòu)
  122
  storm編程案例--spout組件實(shí)現(xiàn)
  123
  storm編程案例--bolt組件A-實(shí)現(xiàn)
  124
  storm編程案例--bolt組件B-實(shí)現(xiàn)
  125
  storm編程案例--提交topo的客戶端
  126
  storm編程案例--網(wǎng)站訪問來(lái)源實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)--需求
  127
  storm編程案例--網(wǎng)站訪問來(lái)源實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)--代碼實(shí)現(xiàn)