卡弗卡课堂

课时列表

第 1 章 : 课程简介
课程简介 (11:52)
第 2 章 : 项目实战前Hadoop2.X必修课
Hadoop2.X概述 (11:52)
HDFS分布式文件系统架构原理详解 (11:52)
MapReduce架构设计与原理详解 (11:52)
YARN资源管理架构原理详解 (11:52)
第 3 章 : 企业项目案例需求分析与设计
案例需求分析 (11:52)
系统架构设计 (11:52)
系统数据流设计 (11:52)
集群资源规划设计 (11:52)
第 4 章 : Linux环境准备与设置
Linux系统常规设置 (11:52)
克隆虚拟机并进行相关的配置 (11:52)
对集群中的机器进行基本配置 (11:52)
第 5 章 : Hadoop2.x分布式集群部署
Hadoop2.x版本下载及安装 (11:52)
Hadoop2.x分布式集群配置-HDFS (11:52)
Hadoop2.x分布式集群配置-YARN (11:52)
Hadoop2.x分布式集群配置-取消授权 (11:52)
分发到其他各个机器节点 (11:52)
HDFS启动集群运行测试 (11:52)
YARN集群运行MapReduce程序测试 (11:52)
配置集群中主节点到各个机器的SSH无密钥登录 (11:52)
配置集群内机器时间同步（使用Linux ntp进行） (11:52)
第 6 章 : Zookeeper分布式集群部署
Zookeeper版本下载及安装 (11:52)
分布式集群配置及参数介绍 (11:52)
Zookeeper服务启动及测试 (11:52)
第 7 章 : Hadoop2.x HA架构与部署
HDFS-HA架构原理介绍 (11:52)
HDFS-HA 详细配置 (11:52)
基于Zookeeper的HA配置 (11:52)
HDFS-HA 服务启动及自动故障转移测试 (11:52)
YARN-HA架构原理介绍 (11:52)
YARN-HA 详细配置 (11:52)
YARN-HA 服务启动及自动故障转移测试 (11:52)
第 8 章 : HBase的应用场景及架构原理
HBase能做什么 (11:52)
HBase在实际业务场景中的应用 (11:52)
HBase的特点 (11:52)
HBase数据模型并举例说明 (11:52)
HBase表结构模型并举例说明 (11:52)
第 9 章 : HBase分布式集群部署与设计
下载HBase版本并安装 (11:52)
HBase分布式集群的相关配置 (11:52)
HBase相关的服务介绍及启动测试 (11:52)
通过Shell进行数据表的操作测试 (11:52)
HBase集群中Master-backup配置 (11:52)
根据业务需求创建表结构 (11:52)
第 10 章 : Kafka分布式集群部署
Kafka服务简介及版本下载安装 (11:52)
Kafka分布式集群配置 (11:52)
启动Kafka依赖于Zookeeper的服务并进行测试 (11:52)
Kafka分布式服务配置启动注意的地方 (11:52)
第 11 章 : Flume用户行为数据采集准备
Flume节点服务设计 (11:52)
Flume版本下载安装 (11:52)
Flume服务架构及配置说明 (11:52)
Flume Agent-1采集节点服务配置 (11:52)
Flume Agent-2采集节点服务配置 (11:52)
第 12 章 : Flume+HBase+Kafka集成与开发
Flume-3数据合并节点服务思路梳理 (11:52)
下载Flume源码并导入Idea开发工具 (11:52)
官方Flume与HBase集成的参数介绍 (11:52)
下载日志数据并分析 (11:52)
Flume与HBase集成配置一 (11:52)
Flume与HBase集成配置二 (11:52)
对日志数据进行格式处理 (11:52)
自定义SinkHBase程序设计与开发 (11:52)
Idea中自定义SinkHbase程序编译打jar包 (11:52)
Flume与Kafka集成配置 (11:52)
Flume与HBase集成配置完善 (11:52)
第 13 章 : 数据采集/存储/分发完整流程测试
应用服务模拟器程序开发 (11:52)
模拟程序Jar包上传与分发 (11:52)
编写运行模拟程序的Shell脚本 (11:52)
编写Flume集群服务启动脚本 (11:52)
编写Kafka Consumer执行脚本 (11:52)
启动模拟程序服务并测试 (11:52)
HDFS集群服务启动并测试 (11:52)
Zookeeper集群服务启动并测试 (11:52)
HDFS-HA启动并测试（一） (11:52)
HDFS-HA启动并测试（二） (11:52)
HBase集群启动并测试 (11:52)
Kafka集群启动并整理topic (11:52)
Kafka服务创建业务数据topic (11:52)
HBase中创建业务数据表 (11:52)
FLume服务启动并解决出现的问题(一) (11:52)
Flume服务启动并解决出现的问题（二） (11:52)
完成数据采集全流程测试 (11:52)
关于kafka集群中问题的解答 (11:52)
第 14 章 : MySQL安装
配置MySQL在线安装的yum源 (11:52)
在线安装mysql并启动服务测试 (11:52)
第 15 章 : Hive集成HBase进行数据分析
Hive概述 (11:52)
Hive在Hadoop生态系统中的位置 (11:52)
Hive架构设计 (11:52)
Hive的优点及应用场景 (11:52)
Hive版本下载及安装部署 (11:52)
Hive与MySQL集成 (11:52)
Hive服务启动与测试 (11:52)
根据业务需求创建数据分析表结构 (11:52)
Hive与HBse集成进行数据离线分析（一） (11:52)
Hive与HBase集成进行数据离线分析（二） (11:52)
Hive与HBase集成进行数据离线分析（三） (11:52)
第 16 章 : Hue大数据可视化分析
Hue概述及版本下载 (11:52)
Hue编译及安装 (11:52)
Hue的基本配置与服务启动 (11:52)
Hue与HDFS集成 (11:52)
Hue与YARN集成 (11:52)
Hue与Hive集成 (11:52)
Hue与MySQL集成 (11:52)
Hue与HBase的集成 (11:52)
对采集的数据进行可视化分析 (11:52)
Hue需要注意的几个地方 (11:52)
第 17 章 : Spark2.X环境准备/部署及运行
Spark概述及特点 (11:52)
Spark生态系统介绍 (11:52)
学习Spark需要了解的几个重要网站 (11:52)
Spark2.2源码下载及编译 (11:52)
Scala安装及环境设置 (11:52)
Spark2.2 本地模式运行测试 (11:52)
Spark服务WEB 监控页面 (11:52)
第 18 章 : 基于IDEA环境下的Spark程序开发
Windows环境下的配置与安装 (11:52)
IDEA Mave工程创建与配置 (11:52)
开发Spark Application程序并进行本地测试 (11:52)
生成Jar包并提交spark-submit运行 (11:52)
第 19 章 : Spark集群运行模式
Spark几种运行模式介绍 (11:52)
Spark Standalone集群模式配置与运行 (11:52)
Spark on YARN 集群模式配置与运行 (11:52)
第 20 章 : Spark2.X弹性分布式数据集
三大弹性分布式数据集介绍 (11:52)
Spark RDD概述与创建方式 (11:52)
Spark RDD五大特性 (11:52)
Spark RDD操作方式及使用（一） (11:52)
Spark RDD操作方式及使用（二） (11:52)
DataFrame创建方式及功能使用 (11:52)
DataSet创建方式及功能使用（一） (11:52)
DataSet创建方式及功能使用（二） (11:52)
数据集之间的对比与转换 (11:52)
第 21 章 : Spark SQL 快速离线数据分析
Spark SQL概述及特点 (11:52)
Spark SQL 服务架构 (11:52)
Spark SQL 与Hive集成(spark-shell) (11:52)
Spark SQL与Hive集成(spark-sql) (11:52)
Spark SQL之ThirftServer和beeline使用 (11:52)
Spark SQL与MySQL集成 (11:52)
Spark SQL与HBase集成分析业务数据（一） (11:52)
Spark SQL与HBase集成分析业务数据（二） (11:52)
第 22 章 : Spark Streaming 实时数据分析
Spark Streaming功能介绍 (11:52)
NC服务安装并运行SparkStreaming程序 (11:52)
Spark Streaming服务架构及工作原理 (11:52)
Spark Streaming编程模型与开发 (11:52)
Spark Streaming读取并处理Socket流数据 (11:52)
Spark Streaming结果数据保存到数据库 (11:52)
SparkStreaming与Kafka集成进行数据处理（一） (11:52)
SparkStreaming与Kafka集成进行数据处理（二） (11:52)
第 23 章 : Structured Streaming 数据实时分析
Structured Streaming 概述及架构 (11:52)
Structured Streaming与Socket集成 (11:52)
实时数据处理业务分析 (11:52)
Stuctured Streaming 与kafka集成（一） (11:52)
Stuctured Streaming 与kafka集成（二） (11:52)
Stuctured Streaming 与MySQL集成 (11:52)
基于结构化流完成业务数据实时分析（一） (11:52)
基于结构化流完成业务数据实时分析（二） (11:52)
基于结构化流完成业务数据实时分析（三） (11:52)
第 24 章 : 数据分析WEB系统开发
基于业务需求的WEB系统设计 (11:52)
下载Tomcat并创建Web工程 (11:52)
Web系统数据处理服务层开发 (11:52)
基于WebSocket协议的数据推送服务开发 (11:52)
基于Echart框架的页面展示层开发（一） (11:52)
基于Echart框架的页面展示层开发（二） (11:52)
工程编译并打包发布 (11:52)
启动各个服务并展示最终项目运行效果 (11:52)