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Hadoop尚硅谷

浏览 113 扫码 分享 2022-07-13 23:39:30
  • 第一章——环境的相关搭建
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  • Hadoop尚硅谷
    • 第一章——环境的相关搭建
      • 11、12.Hadoop
      • 13.HDFS架构
      • 14.YARN ----协调资源
      • 15.MapReduce架构
      • 16.HDFS、YARN和MapReduce关系
      • 17.大数据生态圈
      • 26.Hadoop三种运行模式——本地运行模式
      • 27.scp命令安装集群
      • 28.xsyns—集群分发脚本
      • 29.SSH免密登陆
      • 30.集群的配置
      • 31、32、33集群测试及崩溃处理、历史服务器
      • 38.常见的配置问题
    • 第二章
      • 44、45 Hadoop下Shell的操作
      • 46——53 使用IDEA操作Hadoop集群
    • 第三章
      • 58读与写数据的架构图
      • 59.Namenode与Secondnode的工作机制
      • 63.DataNode的工作机制
      • 68 MapReduce框架
      • 69.MapReduce的处理流程
      • 70、75Mapper与Reduce部分的代码（非常推荐看看）
      • 78、使用集群的方式运行分词程序
      • 79.序列化的背景以及流程
      • 87.切片
      • 88.Job提交流程源码
      • 92.TextInputFormat及其子类
      • 95。Shuffle机制流程
      • 96.分区
      • 98.分区数与Reduce数总结
      • 102.分区 排序的案例
      • 103 Combine
  • 技术类读书笔记
    • 1.Hadoop权威指南
      • 1.2数据存储
  • 网站日志分析项目——Spark
    • 1.Hive
      • 1.Hive的本质
    • 2.Spark SQL和DataFrame本质
    • 3.Spark SQL on Hive的配置及演示
    • 4.使用Java及Scala开发DataFrame
  • 数据结构
  • Spark学习
    • 一、基础篇
      • day1—写一个分词的小程序
      • day2
        • 4.scala协变、逆变、上界、下界
        • 3.RDD的转换 编程
        • 2.RDD介绍
        • 1.Spark调试
      • day3
        • 1.RDD的行动操作
        • 2.RDD的高级特性
      • day04
        • 1.Spark SQL
        • 2.Spark Core的输入输出
      • day05
        • 1.DataFrame的Schame获取（反射和编程模式）
        • 2.自定义UDF函数
        • 3.Spark SQL的输入与输出
        • 4.Spark SQL的小实战
        • 5.Spark SQL和hive的继承
        • 6.UDAF函数
      • day6
        • 1、Spark SQL的复习
        • 2.Spark Stream与简单的实战
        • 3.文件数据源的输入处理
      • day7
        • 1.Sprak Stream的无状态切换
        • 2.Spark GraphX 图的讲解
        • 3.UpdateStateByKey 有状态转换
        • 4.有状态转换（2）
        • 5.图的转换操作
      • Spark调优
        • 1、优化解析概述
        • 2.数据倾斜（解决数据倾斜的演示）
        • 3、解析调优
    • 二、机器学习
      • 1.协同过滤
      • 2.FPGrow算法
      • 3.决策树
      • 4.线性回归
      • 5.线性回归的实例
      • 6.Spark源码解析
    • 三、Spark源码解析（没看过）
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