大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)概覽
|
- 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、引用、存儲(chǔ)與應(yīng)用
- 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的特點(diǎn)
- 大數(shù)據(jù)庫的基本元素
- 海量數(shù)據(jù)庫的開發(fā)特性
- 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用
- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市
|
| 大數(shù)數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop概覽 |
- 傳統(tǒng)大規(guī)模系統(tǒng)存在的問題
- Hadoop概述
- 文件存儲(chǔ)-HDFS
- HDFS-工作原理
- 數(shù)據(jù)計(jì)算MapReduce
- MapReduce工作原理
- SQL分析-Hive
- 海量實(shí)時(shí)讀寫-HBase
- 分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)—Zookeeper
- 數(shù)據(jù)抽取工具Sqoop使用
- Hadoop分布式文件系統(tǒng)
- MapReduce工作原理
- Hadoop集群剖析
- Hadoop生態(tài)系統(tǒng)對一種新的解決方案的需求
- Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析
- Hadoop在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
|
| Hadoop集群規(guī)劃 |
- Hadoop 集群內(nèi)存要求
- Namenode的機(jī)器配置
- Datanode的機(jī)器配置
- SNN的機(jī)器配置
- Hadoop集群磁盤分區(qū)
- 集群和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?/li>
- 集群軟件的端口配置
|
| Hadoop簡介和生態(tài)系統(tǒng)介紹 |
- 傳統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析存在的問題
- Hadoop概述
- Hadoop與分布式文件系統(tǒng)
- Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
- Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析
- Hadoop在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
- Hadoop版本介紹
- Hadoop與Google FS的關(guān)系
- Hadoop在國內(nèi)的使用情況和未來
|
| Hadoop安裝和主要配置文件介紹 |
- Hadoop安裝所需軟件介紹
- Hadoop單機(jī)安裝
- Hadoop偽分布式安裝
- Hadoop完全分布式安裝
- Hadoop三個(gè)節(jié)點(diǎn)安裝的配置介紹
- Hahoop多節(jié)點(diǎn)ssh配置
- Hadoop格式化詳解
- Hadoop核心配置文件介紹
- 核心配置文件core-site.xml
- HDFS配置文件hdfs-site.xml
- Mapreduce配置文件mapred-site.xml
- master文件配置詳解
- slave文件配置詳解
- Hadoop啟動(dòng)和停止方法一
- —start-all.sh詳解
- —stop-all.sh詳解
- Hadoop安裝的常見錯(cuò)誤介紹和解決方案
- 使用自帶的wordcount和pi測試集群安裝是否成功
- 使用Streaming來測試集群安裝是否成功
|
| Hadoop組件介紹 |
- Hadoop NameNode 介紹
- Hadoop SecondaryNameNode 介紹
- Hadoop DataNode 介紹
- Hadoop JobTracker 介紹
- Hadoop TaskTracker 介紹
|
| Hadoop的HDFS模塊 |
- HDFS架構(gòu)介紹
- HDFS原理介紹
- NameNode功能詳解
- DataNode功能詳解
- SecondaryNameNode功能詳解
- HSFD的fsimage和editslog詳解
- HDFS的block詳解
- HDFS的block的備份策略
- Hadoop的機(jī)架感知配置
- HDFS的shell命令介紹
- HDFS的thrift server服務(wù)介紹
- HDFS的API接口介紹
- HDFS的權(quán)限詳解
- Hadoop的客服端接入案例
|
| MapReducer入門和高級開發(fā)實(shí)戰(zhàn) |
- Mapreduce原理
- MapReduce流程
- 剖析一個(gè)MapReduce程序
- Mapper和Reducer抽象類詳解
- Mapreduce的最小驅(qū)動(dòng)類
- MapReduce自帶的類型
- 自定義Writables和WritableComparables
- Mapreduce的輸入InputFormats
- MapReduce的輸出OutputFormats
- 自定義InputFormat
- 自定義InputSPlits
- 自定義RecorderReader
- Combiner詳解
- Partitioner詳解
- DistributeFileSystem詳解
- Hadoop Tools工具介紹
- Counter計(jì)數(shù)器詳解
- 自定義Counter計(jì)數(shù)器
- 基于Hadoop二次開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
- MapReduce的優(yōu)化
- Map和Reduce的個(gè)數(shù)設(shè)置
- Hadoop小文件優(yōu)化
- 任務(wù)調(diào)度
- 默認(rèn)的任務(wù)調(diào)度
- 公平任務(wù)調(diào)度
- 能力任務(wù)調(diào)度
- 使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程
- MapReduce的單元測試
|
| Hive的使用和實(shí)戰(zhàn) |
- Hive和Pig基礎(chǔ)
- Hive、Impala和presto的比較
- Hive的作用和原理說明
- Hadoop倉庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)作關(guān)系
- Hadoop/Hive倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流
- Hive 部署和安裝
- Hive Cli 的基本用法
- Hive的server啟動(dòng)
- HQL基本語法
- Hive的加載數(shù)據(jù)本地加載和HDFS加載
- Hive的partition詳解
- Hive的存儲(chǔ)方式詳解
- RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE
- Hive的UDF和UDAF
- Hive的transform詳解
- Hive的JDBC連接
|
| Hbase使用 |
- Hbase原理
- Hmaster詳解
- RegionServer詳解
- Zookeeper介紹
- Hbase安裝
- Hbase邏輯視圖介紹
- Hbase物理視圖介紹
- Hbase的二級索引介紹
- Hbase 的DDL和DML
- Hbase表的設(shè)計(jì)案例
- Hbase的import功能介紹
- MapReduce操作Hbase
- Hbase的 thrift Server介紹
- Hbase 的API介紹
- Hbase案例分析
|
| Hadoop集群配置介紹和維護(hù) |
- Hadoop集群的部署要點(diǎn)
- NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker機(jī)器的配置要求
- dataNode與tasktracker機(jī)器的配置要求
- Hadoop集群管理的工具介紹
- Ganglia和nigos監(jiān)控Hadoop集群介紹
- Ambri介紹
- 添加和刪除節(jié)點(diǎn)演示
- Namenode的單點(diǎn)解決方案
- NameNode的NFS備份介紹
- 集群所有dataNode掛掉的故障介紹
- 集群NameNode的fsimage丟掉恢復(fù)方法
- Hadoop集群維護(hù)的注意點(diǎn)
|
| 數(shù)據(jù)抽取工具Sqoop使用 |
- Sqoop是什么
- Sqoop安裝
- Sqoop把mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS
- Sqoop把HDFS數(shù)據(jù)導(dǎo)入Mysql
- Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive
- Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive分區(qū)
- 執(zhí)行腳本的解析
- 數(shù)據(jù)導(dǎo)入過程中的典型問題和解決辦法?
|
