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一、Hadoop篇
一、Hadoop框架介紹
二、Linux下搭建Hadoop的運行環境
三、Hadoop運行模式（本地模式、偽分布模式）
四、Hadoop的運行模式（完全分布式）
五、Hadoop核心組件之HDFS
六、HDFS中的NameNode和SecondaryNameNode
七、Hadoop原始碼編譯
八、HDFS中的DataNode
九、Hadoop核心組件之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中資料清洗（ETL）的簡單應用
十六、Hadoop中的資料壓縮
十七、Hadoop核心組件之Yarn
十八、Hadoop的優化
二十三、Hadoop的HA（高可用）
二十四、案例：分析日志資料，降序輸出TopN
二十五、案例：對多個日志檔案建立搜索索引
二十六、案例：尋找CSDN不同粉絲之間共同關注的博主
二、Zookeeper篇
十九、Zookeeper介紹
二十、Linux安裝Zookeeper
二十一、Zookeeper的命令列操作
二十二、Zookeeper的API代碼應用
二十七、Zookeeper的內部原理與ZAB協議
三、Hive篇
二十八、Hive的基本概念
二十九、Linux安裝Hive并更改Metastore依賴庫
三十、Hive的資料型別以及常用的屬性配置
三十一、Hive的DDL資料定義
三十二、Hive的DML資料操作
三十三、Hive中的查詢陳述句
三十四、Hive常用的函式
三十五、Hive的優化
四、Flume篇
三十六、Flume框架介紹
三十七、Flume的安裝及測驗
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