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一、Hadoop篇

一、Hadoop框架介绍

二、Linux下搭建Hadoop的运行环境

三、Hadoop运行模式（本地模式、伪分布模式）

四、Hadoop的运行模式（完全分布式）

五、Hadoop核心组件之HDFS

六、HDFS中的NameNode和SecondaryNameNode

七、Hadoop源码编译

八、HDFS中的DataNode

九、Hadoop核心组件之MapReduce

十、Hadoop的序列化

十一、MapReduce中的InputFormat

十二、MapReduce中的Shuffle

十三、MapReduce中的OutputFormat

十四、MapReduce中的Join操作

十五、Hadoop中数据清洗（ETL）的简单应用

十六、Hadoop中的数据压缩

十七、Hadoop核心组件之Yarn

十八、Hadoop的优化

二十三、Hadoop的HA（高可用）

二十四、案例：分析日志数据，降序输出TopN

二十五、案例：对多个日志文件建立搜索索引

二十六、案例：寻找CSDN不同粉丝之间共同关注的博主

二、Zookeeper篇

十九、Zookeeper介绍

二十、Linux安装Zookeeper

二十一、Zookeeper的命令行操作

二十二、Zookeeper的API代码应用

二十七、Zookeeper的内部原理与ZAB协议

三、Hive篇

二十八、Hive的基本概念

二十九、Linux安装Hive并更改Metastore依赖库

三十、Hive的数据类型以及常用的属性配置

三十一、Hive的DDL数据定义

三十二、Hive的DML数据操作

三十三、Hive中的查询语句

三十四、Hive常用的函数

三十五、Hive的优化

四、Flume篇

三十六、Flume框架介绍

三十七、Flume的安装及测试

三十八、几个Flume的使用案例

三十九、Flume自定义Source、Sink

四十、Flume自定义MySQLSource

四十一、使用Ganglia监控Flume

五、Kafka篇

四十二、Kafka的介绍

四十三、Kafka的安装部署与基本操作

四十四、Kafka的架构

四十五、Kafka生产者（Producer）API介绍

四十六、Kafka消费者（Consumer）API介绍

四十七、Kafka中的拦截器（Interceptor）

四十八、Kafka的监控工具

六、HBase篇

四十九、HBase介绍

五十、HBase的安装以及命令行操作

五十一、HBase的原理

五十二、HBase的API操作

五十三、通过MapReduce实现HBase操作

五十四、HBase的协处理器

五十五、HBase与Hive集成

五十六、HBase的优化

七、Sqoop篇

五十七、Sqoop的安装与使用

五十八、Sqoop的常用参数及命令

八、Oozie篇

五十九、Oozie的简介与安装

六十、Oozie的使用示例

九、Azkaban篇

六十一、Azkaban的简介与安装

六十二、Azkaban使用示例

十、Kylin篇

六十三、Kylin的简介与安装

六十四、Kylin的初体验

六十五、Kylin Cube的构建

六十六、Kylin对接JDBC和Zepplin

十一、Cloudera Manager篇

六十七、搭建Cloudera Manager环境管理大数据集群

六十八、CDH6.3.1部署大数据集群

六十九、CDH6.3.1中安装StreamSets3.16.0

七十、CDH集群中部署Presto

七十一、CDH6.3.1安装Phoenix服务

十二、Impala篇

七十二、Impala的简介与安装部署

七十三、Impala的常用操作