课程介绍
课程章节
章节1: hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门 (12节)

课时01

什么是分布式文件系统hdfs

3分11秒

课时02

MapReduce中的Map

7分53秒

课时03

MapReduce中的Reduce

6分58秒

课时04

为什么叫MapReduce

3分55秒

课时05

mapReduce的依赖关系

25分12秒

课时06

比例关系

5分9秒

课时07

MapReduce计算原理

6分15秒

课时08

map里做了哪些事

16分1秒

课时09

小文件有哪些特征

5分0秒

课时10

Reduce里做了哪些事

8分10秒

课时11

查找重复行

6分32秒

课时12

什么是word count

12分52秒

章节2: hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理 (15节)

课时13

学习方法(hdfs)

5分59秒

课时14

学习方法(MapReduce)

7分17秒

课时15

计算向数据移动

6分58秒

课时16

Job Tracker

5分55秒

课时17

Client

18分40秒

课时18

JobTracker收到启动程序之后

3分12秒

课时19

TaskTracker

6分13秒

课时20

JobTracker的三大问题

4分0秒

课时21

yarn架构

3分54秒

课时22

yarn是做什么的

22分9秒

课时23

yarn的模型

8分0秒

课时24

yarn实现

8分18秒

课时25

结论

7分20秒

课时26

总结感悟1

7分26秒

课时27

总结感悟2

40秒

章节3: hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序 (12节)

课时28

yarn搭建介绍

9分41秒

课时29

通过官网配置yarn

16分15秒

课时30

hadoop配置流程node01

7分17秒

课时31

node03和node4

5分5秒

课时32

验证node03和node4

7分9秒

课时33

MapReduce和yarn的运行方式

17分35秒

课时34

wordCount代码实现1

9分43秒

课时35

Job继承关系

2分1秒

课时36

wordCount代码实现2

10分29秒

课时37

wordCount代码实现3

14分5秒

课时38

wordCount代码实现4

15分14秒

课时39

wordCount代码实现5

2分41秒

章节4: hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码 (13节)

课时40

MapReduce提交方式1

6分48秒

课时41

MapReduce提交方式2

14分49秒

课时42

在windows上单机跑动

7分7秒

课时43

解决错误

7分41秒

课时44

配置项必须写死吗

9分59秒

课时45

参数个性化

7分46秒

课时46

讲源码分析的目的

9分20秒

课时47

分析Client

14分5秒

课时48

MapReduce默认的输入格式化类

8分53秒

课时49

源码分析getSplits方法1

5分32秒

课时50

源码分析BlockLocation

15分52秒

课时51

splits四个重要属性

2分55秒

课时52

源码分析getSplits方法2

10分52秒

章节5: hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲 (13节)

课时53

回顾上节课知识

1分27秒

课时54

MapTask做了什么事情

14分50秒

课时55

为什么要输入格式化类

7分0秒

课时56

解析LineRecordReader类

18分11秒

课时57

答疑

16分40秒

课时58

总结input

7分47秒

课时59

map输出1

7分49秒

课时60

解析HashPartitioner

2分0秒

课时61

map输出2

6分20秒

课时62

collector是什么

5分10秒

课时63

map输出3

7分10秒

课时64

combiner是什么

8分15秒

课时65

答疑

4分36秒

章节6: hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲 (21节)

课时66

回顾上节课知识

3分30秒

课时67

字节数组怎么去用的

10分40秒

课时68

80%溢写

3分40秒

课时69

解决撞车问题

2分40秒

课时70

环形缓冲区怎么用

5分7秒

课时71

排序

4分30秒

课时72

什么是环形缓冲区

5分10秒

课时73

调优

12分50秒

课时74

combine注意事项

5分37秒

课时75

答疑

7分15秒

课时76

map和reduce中的run方法

3分41秒

课时77

doc中的shuffle

2分45秒

课时78

doc中的sort

7分32秒

课时79

doc中reduce

1分30秒

课时80

reduceTask中的run方法

9分0秒

课时81

排序比较器可不可以做分组比较器

2分35秒

课时82

组合方式

3分53秒

课时83

ReduceTask源码分析1

7分37秒

课时84

ReduceContextImpl类解析

13分20秒

课时85

分析迭代器

11分3秒

课时86

以上的设计艺术

8分33秒

章节7: hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼 (18节)

课时87

求每个月气温最高的2天思路

5分44秒

课时88

求每个月气温最高的2天换成

6分40秒

课时89

分区

4分26秒

课时90

调优

2分21秒

课时91

排序

7分51秒

课时92

答疑

6分9秒

课时93

自己设置key1

4分46秒

课时94

自己设置key2

6分56秒

课时95

源码分析

10分10秒

课时96

输入

5分19秒

课时97

map

1分15秒

课时98

partitioner

3分48秒

课时99

序列化反序列化 比较器

10分53秒

课时100

map端代码实现

10分55秒

课时101

分区器代码实现

4分5秒

课时102

排序比较器代码实现

13分32秒

课时103

reduce代码实现

12分40秒

课时104

运行项目

16分59秒

章节8: hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式 (10节)

课时105

Reduce端的join操作思路

10分49秒

课时106

分组取topN和码值替换

9分27秒

课时107

Reduce端的join操作实现

21分30秒

课时108

好友推荐(场景)

6分25秒

课时109

如何实现好友推荐1

7分0秒

课时110

转成数据

4分10秒

课时111

如何实现好友推荐2

10分25秒

课时112

如何实现好友推荐代码实现1

12分28秒

课时113

如何实现好友推荐代码实现2

6分20秒

课时114

如何实现好友推荐代码实现3

13分20秒

您没有该体系课权限,需要开通权限请点击联系老师。
联系老师
个问题,0回答
提问
暂无提问,赶紧去提问吧~