HDFS的简介
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3.1 HDFS简介
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。其中，HDFS是解决海量大数据文件存储的问题，是目前应用最广泛的分布式文件系统。
目录
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1 第1章 初识Hadoop
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1.1 大数据概述
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1.2 大数据应用场景
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1.3 Hadoop概述
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1.4 章节测试
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2 第2章 搭建Hadoop集群
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2.1 安装准备
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2.2 Hadoop集群搭建
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2.3 Hadoop集群测试
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2.4 章节测试
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3 第3章 HDFS分布式文件系统
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3.1 HDFS的简介
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3.2 HDFS构架和原理
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3.3 HDFS的Shell操作
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3.4 HDFS的Java API操作
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3.5 章节测试
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4 第4章 MapReduce分成式框架
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4.1 MapReduce概述
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4.2 MapReduce工作原理
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4.3 Mapreduce编程组件
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4.4 Mapreduce运行模式
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4.5 MapReduce性能优化策略
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4.6 经典案例
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4.7 章节测试
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5 第5章 Zookeeper分布式协调服务
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5.1 Zookeeper的简介
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5.2 Zookeeper的特性
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5.3 Zookeeper集群角色
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5.4 Zookeeper的数据模型
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5.5 Zookeeper的Watch机制
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5.6 Zookeeper的选举机制
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5.7 Zookeeper分布式集群部署
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5.8 Zookeeper的Shell操作
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5.9 Zookeeper的Java API操作
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5.10 Zookeeper典型应用场景
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5.11 章节测试
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6 第6章 Hadoop2.0新特性
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6.1 Hadoop2.0改进与提升
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6.2 Yarn体系结构
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6.3 Yarn工作流程
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6.4 HDFS HA的搭建方式
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6.5 HDFS的高可用架构
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6.6 章节测试
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7 Hive仓库
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7.1 数据仓库简介
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7.2 Hive简介
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7.3 Hive安装
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7.4 Hive的管理方式
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7.5 Hive内置数据类型
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7.6 Hive数据模型操作
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7.7 Hive数据操作
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7.8 Hive章节测试
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8 Flume日志采集系统
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8.1 Flume简介
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8.2 Flume运行机制
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8.3 Flume日志采集系统架构
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8.4 Flume系统要求
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8.5 Flume安装配置
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8.6 Flume入门使用
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8.7 Flume Sources
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8.8 Flume Channels
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8.9 Flume Sinks
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8.10 Flume负载均衡
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8.11 Flume故障转移
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8.12 Flume拦截器
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8.13 案例-日志采集
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8.14 Flume章节测验
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9 工作流管理器
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9.1 Azkaban工作管理流
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10 Sqoop数据迁移
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10.1 Sqoop概述
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10.2 Sqoop安装配置
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10.3 Sqoop指令介绍
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10.4 Sqoop数据导入
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10.5 Sqoop数据导出
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10.6 sqoop章节测试
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11 综合项目--网站流量日志数据分析系统
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11.1 系统概述
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11.2 模块开发-数据采集
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11.3 模块开发-数据预处理
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11.4 模块开发-数据仓库开发
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11.5 模块开发-数据分析
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11.6 模块开发-数据导出
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11.7 模块开发-日志分析系统报表展示
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