十八掌徐培成倾力打造大数据开发,资源教程下载

十八掌徐培成倾力打造大数据开发

课程名称

十八掌徐培成倾力打造大数据开发,资源教程下载

课程目录

课程涵盖Hadoop大数据生态圈全方位剖析,做到知识无死角,挑战高薪大数据职位; 循序渐进,由浅入深学习大数据技能,大数据处理技术方方面面一览无余,积跬步以至千里。 企业案例,理论与实际相结合,技术与操作同进行,学以致用,止于至善。 从内到外理解大数据各种技术,HBase,Hive,Pig,Zookeeper等等技术源码级传授,从无到有掌握Hadoop技术。

01.类型转换

02.归档分析与实现

03.解档程序

04.使用zipOuputStream压缩文件流

05.使用zipInputStream使用解压缩

06.多线程同步问题

07.多线程同步问题-线程死锁

08.集合-ArrayList-linkedList

09.IDE-eclipse环境处理

01.多线程和尚馒头问题

02.hashcode原理-hashmap-hashset

03.arrayList-linkedList-equals-hashcode

04.jvm栈溢出

06.jvm内部结构-jconsole-jvm虚拟机调参

07.jvm classloader类加载过程

08.tcp-ip-OSI七层协议-三次握手

01.udp发送和接受

02.屏广过程分析

03.屏广过程分析-教师端程序

04.屏广过程分析-学生端接受程序分析和实现

05.屏广-学生端UI实现-增加压缩机制

05.屏广-学生端UI实现-测试通过

06.QQ通信-分析程序

07.QQ通信-消息实现-消息工厂-消息类-消息解析-消息转换

08.QQ通信-消息转换-解析2

01.客户端解析服务器消息

02.客户端消息转换-流基础

03.客户端消息通信-退出刷新

04.私聊窗口实现-刷新好友列表

01.设计模式-oop部分

02.OOP-2

03.NIO-ByteBuffer-FileChannel

04.NIO-MappedFileBuffer-离堆内存

05.NIO-离堆内存回收

06.NIO-ServerSocketChannel-Selector-SocketChannel

07.NIO-SocketChannel

08.JDK动态代理

01..vmware安装-centos安装

02..CentOS基本命令

01.centos命令基础

02.centos命令-文件类型-权限

03.centos网络连接模式-虚拟网络编辑

04.centos网路配置-域名解析-光驱挂载

05.centos虚拟机增强工具的安装-文本模式的安装

01.符号连接-sudoers

02.进程查看-主机名-dirname-basename-磁盘分区

03.hostname-hosts-useradd-userdel

04.nc

05.nc传输文件-centosmin安装

01.CentOS-yum源修改-yum命令

02.CentOS-iso文件制作

03.CentOS-min版虚拟机增强

01.大数据介绍

02.hadoop介绍-jdk安装

03.hadoop安装-配置(独立模式-伪分布)

01.伪分布式启动-fs格式化-webui

02.完全分布式-准备工作-虚拟机克隆

03.完全分布式-搭建

04.完全分布式-调错

05.完全分布式-编写脚本-xcall-xsync

01.脚本分析-单个进程启动

02.hdfs常用操作

03.hadoop基础-hdfs-block

04.hadoop API-网络拓扑

01.maven搭建

02.maven-idea

03.maven-idea-创建项目-模块

04.idea-快捷键设置-项目调整-maven设置

05.hadoop最小块设置-指定副本数

06.hadoop滚动日志-安全模式-保存名称空间

07.配额管理-空间配合-目录配额

08.快照管理-删除-创建-重命名-启用-禁用

09.节点的服役和退役

10.rose建模-虚拟光驱安装

01-hdfs写入剖析

02-2nn融合nn的镜像文件和编辑日志

03-MR介绍

04-MR编写以及运行原理

05-MR原理图剖析

06-MR集群模式部署-运行

01.Yarn作业提交过程

02.job的文件split计算法则

03.切片和recorderreader读取法则

04.压缩文件

05.程序打包-centos运行-远程调试

06.5pom中引入antrun插件-远程调试-snappy库centos安装

07.LZO压缩编解码配置与测试

08.seqfile文件结构-同步点-压缩类型

09.自定义分区-数据倾斜-combiner类

01.多输入问题

02.计数器使用-跟踪运行信息

03.hadoop全排序

04.hadoop全排序-采样器

05.hadoop二次排序-原理-实现

06.hadoop二次排序-编程实现-年份最高气温值提取

01.二次排序-链条化

02.数据倾斜-自定义分区-随机分配

03.链式处理map和reduce tasks

04.DBInputFormat-DBWritable-实现数据库读取内容

05.DBInputFormat-DBWritable-输出数据到数据库中

01.机架感知

02.机架感知实现-配置

03.手动移动块数据-HA介绍

04.hadoop-ha介绍-配置-原理

05.hadoop-ha-配置

06.hadoop-ha-配置总结

01.mysql-jdbc加强

02.mysql-jdbc加强-state-ppst

03.mysql-定义存储过程

04.jdbc通过callableStatement调用存储过程

05.jdbc通过callableStatement实现百万数据插入

06.jdbc通过CallableStatement数据库函数

07.jdbc事务处理并发现象-脏读-不可重复读-幻读

08.mysql并发现象-脏读设置与演示

09.mysql并发现象-不可重复设置与演示

10.mysql并发现象-serializable-悲观锁-查询时使用forupdate写锁

11.java编程展现隔离级别-连接查询处理-内连接-左右外链接-笛卡尔积

12.mysql查询语法构成-where-分组-having-orderby-limit

13.mysql嵌套子查询-分组-having-二次分组

01.Hadoop实现join操作原理分析

02.MR Map端连接实现

03.MR Reduce端连接实现-组合key-分区类-mapper类

04.MR Reduce端连接实现-排序对比器-分组对比器-App

01.hive的安装-配置

02.hive基本操作-建库-建表

03.hive中使用hiveserver2和beeline命令采用jdbc协议访问

04.hive中使用API通过jdbc访问数据藏库

05.hive中分区表-添加-删除-加载-查询

06.hive中桶表-实现-操作

01.hive操作-排序

02.hive动态分区-严格模式-非严格模式

03.hive事务处理-聚合

04.hive实现单词统计-嵌套子查询-分组聚合-topN

05.hive实现单词统计-结果存储-事务性表处理

06.hive视图操作

07.hive调优-mr严格模式-map端连接-explain

08.JVM重用-MR数量限制-本地模式

09.HiveUDF函数 

10.HiveUDF函数-注册函数-使用函数 

11.HiveUDF函数-日期时间函数 

12.HiveUDF-使用GenericUDF 

13.HiveUDF-GenericUDF-date日期函数

01.hive的数据倾斜

01.protobuf串行化

02.protobuf和java对比

03.avro串行化-编译方式

04.avro串行化-编译方式-串行-反串行

05.avro串行化-非编译模式

01.zk介绍-相关概念

02.zk安装-配置-服务器启动

03.zk命令操作

04.zk API访问zk数据

05.zk递归方式输出zk系统目录

06.zk观察者模式-编程API使用-监控演示

07.zk的读写操作过程

01.leader推选法则

02.zk完全分布式集群配置

03.HA分布式自动容灾1

04.HA分布式自动容灾2-配置实现-容灾演示

05.RM的HA配置

01.Hbse介绍

02.Hbse完全分布式集群搭建

03..HA集群架构回顾

01.hbase HA

02.hbase shell基本操作

03.hbase API方式实现插入和查询

04.hbase 架构介绍

05.hbase写入过程剖析-百万数据插入测试

06.hbase表和区域的切割

07.hbase和hadoop HA集成配置

08.hbase手动移动区域

09.hbaseAPI访问hbase数据库-crud-scan-动态元数据访问

01.hbase预切割

02.hbase版本数据-检查时版本数指定

03.hbase版本TTL-原生扫描-KeepDeleteCells

04.hbase扫描器缓存-设置-测试

05.hbase扫描器批处理设置

06.hbase过滤器-row-family-col-value-dep

07.hbasePage过滤-复杂查询

08.hbase计数器

09.hbase协处理器

01.rowkey的设计原则

02.rowkey的Calllogs呼叫日志设计实现

03.CallLog日志数据put和协处理器实现

04.CallLog实现-测试

05.CallLog实现-查询通化详单

06.hbase的布隆过滤器

07.hbase的phonix

08.phonix客户端SQuirrel安装

09.SQuirrel使用-SQL语句-upsert-select-delete

01.Hive-Hbase集成,hive

01.flume日志收集介绍与架构

02.flume-netcat source

03.flume-常用的source-exec-spooldir-seq-netcat

04.flume-hdfs sink

05.flume-hbase sink

06.flume-hdfs round-roller区别

07.flume-avro hop跃点

08.flume-channel-file-memory-spillatable

01.JMS简介-kafka

02.kafka安装

03.kafka集群配置-启动-验证

04.kafka生产消费控制台配置演示

05.kafka分区-部分-再平衡

06.kafka手动分区再平衡-同步复制-异步复制

07.通过java API编程实现kafka消息生产者

08.通过java API编程实现kafka消息消费者

09.flume与kafka集成

01.storm

02.storm和hadoop对别

03.storm优点

04.storm架构介绍-核心组件

05.storm安装

06.storm完全分布式集群部署和配置-webui查看

07.storm编程实现电话呼叫日志处理-本地模式执行

08.storm完全分布式集群运行top作业

09.storm集群logviewer查看器进程-日志目录

10.wordcount的storm实现

11.定义工具类,使用nc结合socket编程实现分布式程序的调试功能

12.调整任务的并发度和任务数-worker数-执行线程数

01.回顾

02.storm分组策略-shuffle-field-数据倾斜

03.storm分组策略-wordcount-二次聚合-数据倾斜

04.storm分组使用守护线程按时间片定时清分-集合同步问题

05.storm分组-all-direct-global

06.storm分组-none分组

07.storm分组log设置

08.storm分组-自定义分组

09.storm确保消息被消费

10.storm确保消息被消费-使用双队列方式实现

11.storm与kafka集成

12.storm与kafka集成-log4j注意事项

13.storm与hbase集成

01.storm与hbase集成

01.ssm简介

02.项目初始化

03.配置文件和数据库创建-表创建

04.使用API测试是否连通

05.创建mapper文件和javabean

06.实现insert操作

07.实现update操作

08.实现selectOne操作

09.实现selectAll操作

10.复杂关系-准备数据-表结构

11.复杂关系-设计java类

12.复杂关系-orderMapper映射文件

13.复杂关系-修改配置-插入关联数据

14.复杂关系-多对一关联查询

15.复杂关系-多对一映射编写

16.复杂关系-多对一API编程测试

17.项目改造-规范化-Dao-Util

18.项目改造-样板代码-接口回调实现封装

19.项目改造-接口回调原理图说明

01.体验Spring

02.spring注解方式-扫描组件-依赖配置

03.spring整合mybatis原理图

04.项目初始化-连接数据源c3p0-测试

05.sf-dao设计实现

06.service接口和实现类设计

07.配置文件-事务通知-aop配置

08.rose图分析

09.调错

10.整合回顾

11.业务增加-item处理

12.事务管理原理介绍-现象展示

01.web程序简介

02.搭建tomcat服务器

03.tomcat目录结构-端口修改-server.xml

04.在idea下创建web模块-配置tomcat-运行程序

05.在idea下配置tomcat服务器热部署

06.在idea添加maven支持-修改热部署-默认浏览器

07.bs结构程序的工作流程

08.Spring MVC结构

09.引入Springmvc依赖-配置servlet

10.spring注解驱动配置mvc-编写controller

11.IDEA下的weeb模块运行找不到第三方类库的解决办法

12.配置视图解析器-增加jsp页面-增加控制器方法

13.实现注册用户功能

14.获得表单提交数据-HttpServletRequest

15.Controller向jsp传递参数-Model

16.Controller向jsp传递集合数据进行显示

17.springMVC完成CRUD-forward-redirect

18.forward-redirect区别

01.项目初始化-maven依赖

02.整合架构-包结构分析

03.基本类库创建-service-dao-domain

04.控制器-spring配置文件-分发器配置文件

05.实现user查看-web.xml配置监听-beans加载mybatis文件

06.SpringMVC静态资源访问

07.引入css表

08.删除用户

09.中文乱码问题

10.分页查询

11.jsp页面参数获取

12.数据范围-session-application-request

13.数据范围-session登录处理-session数据保存

01.Scala安装-体验scala语法

02.Scala操作符重载-apply方法

03.Scala C风格printf函数-readLine读行数据

04.Scalawhile循环99表格

05.for训话守卫条件和yield推导式

06.函数-带名函数-默认值-过程

07.数组-变长数组-转换

08.数组常用操作-sum-max-min-排序-mkdString

09.多维数组

10.类型自动转换

11.map-可变immutable-不可变mutable-迭代

12.tuple-zip操作

13.OOP-类-this关键字-var变量-val-get-set-主构造-辅助构造

14.OOP-对象-伴生对象

15.OOP-抽象类-方法覆盖

16.安装idea下的scala插件-创建scala模块-运行程序

17.scala包的导入-package object

01.扩展-类型检查-转换-类型树

02.文件和正则表达式-爬虫实现网页图片下载

03.爬虫实现原理-正则href解析

04.trait

05.操作符-apply-unapply

06.apply-unapply2

07.高阶函数-匿名函数

08.复杂高阶函数演示

09.高阶函数进化演示

10.柯里化-控制抽象

11.集合操作

1.模式匹配

2.样例类-密封样例类

3.偏函数

5.隐式转换-隐式参数值 

01.Spark介绍

02.安装Spark

03.使用Spark实现word count

04.Spark编程实现wordcount

05.Spark java版单词统计

06.Spark程序包找不到问题-配置idea下的全局库-在模块中指定全局库

07.部署spark完全分布式集群

08.spark脚本分析-进程管理

01.Scala文件的maven编译问题

02.核心API模块介绍

03.RDD弹性分布式数据集

04.RDD并发度-分区-变换

05.RDD变换-wordcount-count-reduce

06.RDD变换-groupByKey-join

07.RDD变换-cogroup

08.RDD变换-笛卡尔积

09.RDD变换-pipe

10.RDD Action-collect-count-countByKey-saveAs-foreach-take

11.RDD数据倾斜处理

12.Spark和hadoop HA整合-数据倾斜使用

01.spark运行代码解析-1

02.spark-dag调度器-task调度器-job-taskset-task

03.spark-activeJob-taskSchedulerImpl

04.spark作业提交-事件loop-调度器处理-监听器总线

05.spark作业提交-后台调度器-RpcEndpoint-消息发送-消息接受-最终代码调用

01.spark提交流程回顾

02.spark提交流程图形总结-宽窄依赖1

03.spark启动模式

04.spark持久化-shuffle

05.spark持久化-删除数据-丢失数据的恢复

06.spark累加器-广播变量

07.spark分布式计算PI值

08.Spark SQL模块

01.SparkSQL操纵json文件-read-write

02.SparkSQL使用jdbc操纵Mysql数据库

03.SparkSQL交互hive

04.SparkSQL交互hive-thriftserver

05.SparkSQL分布式SQL查询引擎

06.Spark Streaming流计算

07.Spark Streaming流计算JavaAPI编程实现-完全分布式提交作业

08.Spark Streaming流计算集群上提交演示

09.Spark Streaming DStream类考察-Receiver

10.Spark Streaming 和Kafka集成

11.Spark Streaming RDD-DStream-hadoop分区

12.Spark Streaming updateStateByKey状态更新

01.spark  streaming windows化操作

02.spark streaming容错处理

03.spark streaming容错代码测试-checkpoint-注意事项

04.spark机器学习-介绍-分类-聚类-推荐(协同过滤)

05.spark分类算法

06.spark机器学习-逻辑回归测试

07.spark机器学习-逻辑回归测试2

08.spark机器学习-分类-spamFilter

01.推荐算法

02.ALS最小二乘法实现推荐模型

03.ALS实现电影推荐

04.推荐model应用-商品推荐-用户推荐-topn推荐-all用户推荐

05.python体验

06.pythonwindows的安装

07.python基础-语句块

08.python基本数据类型

09.python运算符

10.python循环

11.python String

12.python文件访问

01.mysql集成python3.4-注意事项

02.mysql大数据量插入-查询-条件查询

03.python操纵mysql事务管理-自动提交模式

04.python操纵mysql 存储过程和函数

05.python操纵多线程-时间函数

06.python OOP

07.python多线程

08.python Socket编程

09.python Socket UDP编程

10.python 爬虫实现

01.python协同hbase实现数据写入

02.python编写wordcount

03.python编译hbase.thrift文件-实现put操作

04.python编译错误纠正-测试

05.python查询hbase scan-delete

06.Python爬虫存储页面在hbase中-base64对url编码

07.python & spark实现数据分析-图表

08.python&spark实现数据分析-直方图-饼图-嵌套子图-条形图

01.商品价格抓取

02.Spark闭包处理-local-cluster模式下区别

03.SparkApp部署模式-client-cluster区分演示

04.Spark yarn集群运行模式

05.Spark yarn client模式运行

06.Spark yarn cluster模式运行-上传sparkjar到hdfs

07.Spark HA模式配置与测试

08.Spark hive集成

01.sparkSQL集成hive访问hbase库-类库问题

02.sparkSQL idea编程实现spark对hbase数据的统计查询

03.sparkSQL同web项目集成

04.sparkSQL同web项目集成2

05.团购网站的标签生成应用-描述-数据结构

06.团购网站的标签生成应用-数据分析过程

07.团购网站的标签生成应用-java编程抽取json串中的评论

08.团购网站的标签生成应用-scala编程实现标签生成程序

09.用户画像概念

10.性别-年龄进行画像分析

11.性别-年龄进行用户画像MR代码分析与数据解析

12.性别-年龄进行用户画像第一阶段实现运行

13.性别-年龄进行用户画像算法实现

14.性别-年龄进行用户画像总结

01.通话记录系统架构分析

02.通话记录模拟生成程序

03.通话记录模拟生成程序生成jar部署到centos运行

04.部署数据生成程序到centos运行-编写执行脚本-生成测试数据

05.启动zk集群和kafka集群

06.创建kafka主题-并查看主体列表

07.创建flume配置文件-启动收集程序-F持续收集-从头收集

08.启动数据生成程序,查看数据收集状况

09.启动hadoop的hdfs集群-进行容灾切换-查看状态

10.启动hbase集群-双master节点做HA容灾处理-容器切换

11.创建hbase名字空间和表

12.编写HbaseDao实现数据的hbase写入-配置文件外部化-kafka消费者

13.编使用maven命令下载工件需要的所有第三方类库到指定目录下

14.导出消费者jar组织安装目录-编写运行脚本-执行程序

15.编写centos下的脚本-运行程序-查看消费数据

16.导入IDEA中其他模块到新项目中-调整配置

17.web项目集成-hbase数据查询展示

01.按照时间段查询通话记录

02.实现CallLogController查询页面和接受参数

03.编写jsp查询通话记录页面

04.查询时间段的通话记录分析

05.计算时间范围

06.实现范围时段查询

07.创建CallLog日志表的协处理器-完成被叫数据的保存

08.打包CallLog日志表的协处理器并进行部署-测试web程序

09.重写postGetOp方法,实现被叫查询返回主叫结果

10.web程序集成协处理器实现被叫查询返回主叫结果

11.重写CallLogRegionObserver的postScannerNext方法实现scan时数据的主被叫处理

01.启动yarn的集群-HA

02.启动hive-完成hive到hbase表映射-实现最近通话信息查询

03.SSM集成hive查询-交互与hiveserver2服务器-jdbc方式访问

04.SSM集成hive查询-修改pom依赖使用hive-jdbc-1.2.1依赖库

05.SSM集成hive-jdbc访问hiveser2时bug解决

06.通话记录增加名字信息

07.通话记录增加名字信息-准备数据

08.测试SSMWEB部分关联名字信息展示数据

09.修改物理内存和虚拟内存对MR的限制,否则Hive查询无法执行

10.使用Fastjson返回json的数据串-web集成ajax访问后台数据

11.集成jQuery库实现ajax访问-动态刷新通话记录

12.集成jQuery实现周期性刷新页面-javascript

13.全流程数据链演示

14.真正分布式配置指导

01.kafka存活时间设置

02.hive中substr的方法-按照年份统计指定人各月的通话次数

03.hive查询统计指标-controller实现

04.hive查询统计指标-jsp页面实现

05.linux awk命令批量按照java进程名称kill进程

06.ssh远程命令解决命令找不到-改造xcall.sh文件

07.编写管理脚本-hive查询统计结果数据

08.hive中查询所有用户的每个月的通话次数

09.ajax异步访问服务器中文数据乱码问题

10.使用echarts脚本库实现数据展现-柱状图

11.json数据后台查询-字符串处理-echart图表展示

12.使用ganglia进行集群监控-安装-注意事项-权限问题

13.yum源安装问题-cdh源使用

14.使用udp协议实现进程监控

15.使用udp协议实现接收方-发送方代码实现

01.团购网站的标签生成应用-描述-数据结构

02.团购网站的标签生成应用-数据分析过程

03.团购网站的标签生成应用-java编程抽取json串中的评论

04.团购网站的标签生成应用-scala编程实现标签生成程序

01.用户画像概念

02.性别-年龄进行画像分析

03.性别-年龄进行用户画像MR代码分析与数据解析

04.性别-年龄进行用户画像第一阶段实现运行

05.性别-年龄进行用户画像算法实现

06.性别-年龄进行用户画像总结

01.业务模型说明

02.架构描述

03.术语解释-新增-活跃-用户等等

04.初始化weblog收集模块-公共模块-配置模块

05.初始化收集端模块-编程模拟上传json数据

06.通过firefox的poster插件测试web程序

07.创建client数据生成程序 不断发送数据给server

08.client上传log时,将client系统时间写入request的header中

09.编写工具类,使用内省实现属性复制

10.处理server收到的日志

01.时间修正

02.属性复制

03.通过GeoLite提取ip地址的真实区域

04.工具类封装地理信息获取

05.startuplog对象的地址设置

06.地理信息进行缓存处理

07.-将日给kafka主题

08.准备kafka集群和zk集群并创建主题

09.启动kakfa集群-web程序-phone程序测试数据收集

10.分析flume收集kafka消息-分区手段

11.自定义拦截器-添加logType和log创建时间的头信息

12.导出flumejar文件部署到flume lib下

13.配置flume

14.添加自定义拦截器给配置文件

15.使用maven命令导出工件需要的所有第三方类库

16.联动测试-收集数据到hdfs

17.使用json serse作为hive表的串行化处理工具

01.使用当前线程类加载解决公共模块的加载问题

02.修改flume配置文件原生类型-避免大量小文件

03.使用脚本创建仓库表

04.调度导入分区表数据分析

05.时间导入数据分析

06.使用sed编辑器处理时间问题

07.编写exec.sh文件和exportData.sql文件

08.使用hive命令测试导入hdfs数据到hive分区表

09.修改手机端数据生成时间戳

10.实现调度周期导入hdfs数据到hive分区表

11.centos安装tomcat

12.部署web程序到centos的tomcat下

13.分析统计用户和新增用户数

14.计算一天的起始和结束时间片

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