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Hadoop源码解析与开发实战视频教程分享

课程目录: 课时1:免费试听 课时2:免费试听二 课时3:付费学员服务指引 课时4:课前环境准备 课时5:参考资料 课时6:Hadoop开源软件及其生态系统 课时7:HDFS集群的安装与部署 课时8:MapReduce集群的安装与部署 课时9:阅读练习 课时10:第一周练习 课时11:Hadoop架构答疑 课时12:HDFS架构、SNN、副本放置策略 课时13:HDFS API 课时14:练习2:HDFS组件分析1 课时15:本周答疑 课时16:准备:JNI编程基础 课时17:Hadoop IO 课时18:HDFS 压缩 课时19:HDFS 完整性 课时20:HDFS 序列化 课时21:练习3: HDFS 详细分析2 课时22:HDFS 基于文件的数据结构 课时23:Hadoop RPC 远程方法调用 课时24:练习4 课时25:MapReduce API 及工作流程 课时26:MapReduce工作原理(2):错误处理、作业调度、Shuffle和Sort 课时27:MapReduce类型与格式 课时28:练习5:MapReduce工作原理、流程及API 课时29:MapReduce重要组件: MapReduce Combiner组件分析 课时30:M apReduce重要组件: MapReduce Partitioner组件 课时31:MapReduce重要组件: MapReduce Recordreader组件 课时32:练习6:MapReduce重要组件 课时33:MapReduce计数器 课时34:MapReduceJoin 课时35:Map端Join 课时36:MapReduce Sort 课时37:Hadoop Pipes&Streaming高级编程 课时38:练习7:MapReduce编程 课时39:Hadoop集群管理与安全 课时40:Hbase 课时41:练习8:HBase 课时42:Yarn 基础 课时43:Spark讲解 ...展开详情收缩
2015-01-15 上传大小:1KB
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评论 共10条

xiaoxiaoluck 有些需要密码
2017-02-21
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y00109592 不错,下载看看。
2016-06-06
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u010473079 从课时11起,需要密码。
2015-12-10
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Hadoop源码解析与开发实战视频教程
Hadoop源码分析完整版

目前,基亍类似思想的Open Source项目迓径多,如Facebook用亍用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统,是所有返些项目的基础。分析好HDFS,有刟亍了解其他系统。由亍Hadoop的HDFS和MapReduce是同一个项目,我们就把他们放在一块,迕行分析。

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Hadoop源码分析 完整版 共55章

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该文档为Hadoop资源,详细描述Hadoop源码,对源码做了深入的解析

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Hadoop源码分析PDF(高清版)

Hadoop的源代码分析总共55章,包括HDFS: 41章、MapReduce: 14章。

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Hadoop源代码分析完整版

Hadoop源代码分析完整版,非常全面的hadoop源码解析

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深入理解Hadoop第2版--完整源代码

这是《深入理解Hadoop第2版》一书中的完整源码文件。

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hadoop源码

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Hadoop源码的入门解析

Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目,它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。下面列举hadoop主要的一些特点: 1 扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。 2 成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。 3 高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。 4 可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份复制,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

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Hadoop源码解析---MapReduce之InputFormat

结合Hadoop源码,详细讲解了MapReduce开发中的InputFormat,很详细。

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Hadoop2.7.1源码(可直接导入Eclipse)

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Hadoop源代码分析Hadoop源代码分析目前,基于类似思想的Open Source项目还很多,如Facebook用于用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统,是所有这些项目的基础。

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这本书涵盖了Web开发的方方面面,可以分为如下部分: 1. 使用最新的Flask 0.11进行Web开发,学习Jinja2、Flask-Script、Flask-Migrate、Flask-Security、Flask-Assets等8种常用扩展,帮助读者理解Flask 的 优秀设计(上下文、BluePrint等),最后利用Mako、Flask_mako、SQLAlchemy、Pillow等技术实现一个豆瓣一个真实的服务。 2. 阐述笔者对REST的理解,并提出一些设计API的注意事项,最后通过jQuery和fetch实现使用Ajax的例子,让读者了解如何让前后端通信。 3. 对Python应用服务器,Web服务器、缓存系统、键值对数据库等技术的选型和使用方法,最后演示大型网站架构及其重要组件的用意。 4. 使用Fabric、SaltStack、Ansible、Supervisor、Graphite等做系统管理,并演示一个通过最新的Sentry 8演示如何收集应用错误信息。 5. 测试和持续集成,最后使用最新的Buildbot 0.9实现一个Github项目的持续集成。 6. 深入RabbitMQ和Celery的原理和使用方法,最后分享笔者使用的进阶实践。 7. 服务化及豆瓣服务化实践。 8. 详细讲解豆瓣工程师都在用的DPark,包含安装、环境配置、使用和框架化分析uv&pv;,接着将展示几个笔者实际工作中的数据报表需求,并讲解如何用Pandas做数据可视化。 9. 深入IPython和Jupyter Notebook这两个工具,并分享在豆瓣对应的实践。 10. 从获取Linux服务器的相关情况、性能测试、分析Python程序性能瓶颈三个方面展示对应的工具及使用方法。 11. 以抓取微信公众号文章为主线,分别使用多线程、多进程、Gevent、Future和asyncio这5种编程方式完成不同阶段的爬取任务,也深入地分析在它们之间如何选择。 12. Python进阶和Web项目经验。

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