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Summary

• 介绍

• 第一章 概念

• 第二章 云计算技术

  • 1 结构化数据与非结构化数据

• 第三章 Hadoop是什么

  • 1.基本概念
  • 2.原理漫画
  • 3.技术选型

• 第四章 Hadoop的安装

  • 1.Hadoop 2.6.2伪分布式
  • 2.Hadoop 2.6.2完全分布式
  • 3 Hadoop 2.7.2完全分布式
  • 4.Hadoop的组件
  • 5.SSH免密钥登录

• 第五章 Ambari集群管理

  • 1.Ambari集群安装

• 第六章 Hive

  • 1.Hive 1.1.1的安装
  • 2.Hive 2.1.0的安装
  • 3.Hive的基本使用与导入导出
  • 4.Hive数据类型与文件格式
  • 5 Hive的存储架构与HQL语法
  • 6 Hive的模式设计与事务性
  • 7 Hive综合案例实战
  • 8 Hive开发
  • 9 Hive安全
  • 10 FAQ

• 第七章 Sqoop

  • 1.Sqoop2的安装
  • 2.Sqoop1的安装
  • 3.Sqooq1综合案例
  • 4.Sqooq2综合案例
  • 5.DataX性能对比

• 第八章 HBASE

  • 1.HBASE的伪分布安装与分布式安装
  • 2.HBASE常用的Shell命令
  • 3.基于HBASE的Java开发
  • 4.基于HBASE的Python开发
  • 5.HBASE与传统数据库的区别
  • 6.HBASE安装疑难杂症
  • 7.Hive与Hbase的区别

• 第九章 HBASE实战

  • 1.HBASE基于Java开发
  • 2.整合SQL引擎层
  • 3.基本数据迁移
  • 4.基于Bulk load的数据迁移
  • 5.使用管理工具
  • 6 Hbase 数据备份及恢复
  • 7 监控与诊断
  • 副录-HBase资源收集

• 第十章 Spark

  • 1. 基YARN安装
  • 2.基于Mesos安装
  • 3.Hadoop与Spark的区别

• 第十一章 CDH的发行版本

  • 1.基于Centos的安装
  • 2.基于Ubuntu的安装

• 第十二章 TDH发行版本

  • 1.安装
  • 2.Inceptor-SQL使用
  • 3.使用JDBC、ODBC工具连接Inceptor
  • 4 Sqoop的使用
  • 5 使用JDBC、ODBC工具连接Inceptor
  • 6 SQL兼容测试
  • 7 SQL语法知识
  • 附录 POC前的准备工作

• 第十三章 HUE安装与配置

• 第十四章 数据采集与爬虫

• 第十五章 Hadoop相关资源

  • 1 github相关资源收集

• 第十五章 Hadoop100问

• 第十六章 大数据框架合集

  • 1.电商网站架构案例

• 第十七章 运维

  • 1.运维常用工具

• 第十八章 机器学习入门

• 第十九章 Centos下的Oracle安装

• 第二十章 基于JFinal的大数据框架快速开发

  • 1 基于Gradle的项目构建

• 第二十一章 ELK

• 附录 Hadoop运维技能要求