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【厦门大学】大数据技术原理与应用

简介
分类: 大数据

课程标签：大数据免费

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任务列表

第1任务: 0.1 课程及其配套在线资源介绍
第2任务: 1.1 大数据时代
第3任务: 1.2大数据概念和影响
第4任务: 1.3 大数据的应用
第5任务: 1.4大数据的关键技术
第6任务: 1.5.1云计算
第7任务: 1.5.2 物联网
第8任务: 2.1.1 Hadoop简介
第9任务: 2.1.2 Hadoop不同版本
第10任务: 2.2 Hadoop项目结构
第11任务: 2.3.1Hadoop安装之前的预备知识
第12任务: 2.3.2 Hadoop的安装和使用详解
第13任务: 2.4 Hadoop集群的部署和使用
第14任务: 3.1 分布式文件系统HDFS简介
第15任务: 3.2 HDFS相关概念
第16任务: 3.3 HDFS体系结构
第17任务: 3.4 HDFS存储原理
第18任务: 3.5.1 HDFS读数据过程
第19任务: 3.5.2 HDFS写数据过程
第20任务: 3.6 HDFS编程实践
第21任务: 4.1 HBase简介
第22任务: 4.2 HBase数据模型
第23任务: 4.3 HBase的实现原理
第24任务: 4.4 HBase运行机制
第25任务: 4.5 HBase应用方案
第26任务: 4.6 HBase安装配置和常用Shell命令
第27任务: 4.7 HBase常用Java API及应用实例
第28任务: 5.1 NoSQL概述
第29任务: 5.2 NoSQL与关系数据库的比较
第30任务: 5.3.1键值数据库和列族数据库
第31任务: 5.3.2文档数据库图数据库以及不同数据库比较分析
第32任务: 5.4.1 CAP理论
第33任务: 5.4.2 BASE和最终一致性
第34任务: 5.5 从NoSQL到NewSQL数据库
第35任务: 5.6 文档数据库MongoDB
第36任务: 6.1 云数据库概述
第37任务: 6.2 云数据库产品
第38任务: 6.3.1 UMP系统概述
第39任务: 6.3.2 UMP系统架构
第40任务: 6.3.3 UMP系统功能
第41任务: 6.4.1 Amazon和云计算的渊源
第42任务: 6.4.2 Amazon AWS
第43任务: 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库
第44任务: 6.5 微软云数据库SQL Azure
第45任务: 6.6 云数据库实践
第46任务: 7.1 MapReduce概述 - 7.1.1 分布式并行编程
第47任务: 7.1 MapReduce概述 - 7.1.2 MapReduce模型简介
第48任务: 7.2 MapReduce的体系结构 - 7.2 MapReduce的体系结构
第49任务: 7.3 MapReduce工作流程 - 7.3 MapReduce工作流程
第50任务: 7.4 Shuffle过程原理 - 7.4 Shuffle过程原理
第51任务: 7.5 MapReduce应用程序执行过程 - 7.5 MapReduce应用程序执行过程
第52任务: 7.6 实例分析WordCount - 7.6 实例分析WordCount
第53任务: 7.7 MapReduce的具体应用 - 7.7 MapReduce的具体应用
第54任务: 7.8 MapReduce编程实践 - 7.8 MapReduce编程实践
第55任务: 8.1 数据仓库概念 - 8.1 数据仓库概念
第56任务: 8.2 Hive简介 - 8.2 Hive简介
第57任务: 8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理 - 8.3 SQL转换成MapReduce作业的
第58任务: 8.4 Impala - 8.4.1 Impala简介
第59任务: 8.4 Impala - 8.4.2 Impala系统架构
第60任务: 8.4 Impala - 8.4.3 Impala查询执行过程
第61任务: 8.4 Impala - 8.4.4 Impala与Hive的比较
第62任务: 8.5 Hive编程实践 - 8.5.1 Hive安装与基本操作
第63任务: 8.5 Hive编程实践 - 8.5.2 Hive应用实例WordCount
第64任务: 9.1 Hadoop的优化与发展 - 9.1 Hadoop的优化与发展
第65任务: 9.2 HDFS2.0的新特性 - 9.2.1 HDFS HA
第66任务: 9.2 HDFS2.0的新特性 - 9.2.2 HDFS Federation
第67任务: 9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.1MapReduce1.0的缺陷
第68任务: 9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.2 YARN设计思路
第69任务: 9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.3 YARN体系结构
第70任务: 9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.4 YARN工作流程
第71任务: 9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.5 YARN框架与MapReduce1.0框架
第72任务: 9.3 新一代资源管理调度框架YARN - 9.3.6 YARN的发展目标
第73任务: 9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 - 9.4.1 Pig
第74任务: 9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 - 9.4.2 Tez
第75任务: 9.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件 - 9.4.3 Spark和Kafka
第76任务: 10.1 Spark概述 - 10.1.1 Spark简介
第77任务: 10.1 Spark概述 - 10.1.2 Spark与Hadoop的对比
第78任务: 10.2 Spark生态系统 - 10.2 Spark生态系统
第79任务: 10.3 Spark运行架构 - 10.3.1 基本概念和架构设计
第80任务: 10.3 Spark运行架构 - 10.3.2 Spark运行基本流程
第81任务: 10.3 Spark运行架构 - 10.3.3 RDD概念
第82任务: 10.3 Spark运行架构 - 10.3.4 RDD特性
第83任务: 10.3 Spark运行架构 - 10.3.5 RDD的依赖关系和运行过程
第84任务: 10.4 Spark SQL - 10.4 Spark SQL
第85任务: 10.5 Spark的部署和应用方式 - 10.5 Spark的部署和应用方式
第86任务: 10.6 Spark编程实践 - 10.6.1 Spark安装和启动Spark Shell
第87任务: 10.6 Spark编程实践 - 10.6.2 Spark RDD基本操作
第88任务: 10.6 Spark编程实践 - 10.6.3 Spark应用程序
第89任务: 11.1 流计算概述 - 11.1.1 数据的处理模型
第90任务: 11.1 流计算概述 - 11.1.2 流计算概念与典型框架
第91任务: 11.3 流计算的应用 - 11.3 流计算的应用
第92任务: 11.4 开源流计算框架Storm - 11.4.1 Storm简介
第93任务: 11.4 开源流计算框架Storm - 11.4.2 Storm设计思想
第94任务: 11.4 开源流计算框架Storm - 11.4.3 Storm框架设计
第95任务: 11.5 Spark StreamingSamza以及三种流计算框架的比较 - 11.5 Spar
第96任务: 11.6 Storm编程实践 - 11.6.1 编写Storm程序
第97任务: 11.6 Storm编程实践 - 11.6.2 安装Storm的基本过程和实例
第98任务: 12.1 图计算简介 - 12.1 图计算简介
第99任务: 12.2 Pregel简介 - 12.2 Pregel简介
第100任务: 12.3 Pregel图计算模型 - 12.3.1 有向图和顶点
第101任务: 12.3 Pregel图计算模型 - 12.3.2 Pregel的计算过程
第102任务: 12.3 Pregel图计算模型 - 12.3.3 Pregel实例
第103任务: 12.4 Pregel的C++ API - 12.4.1 定义Vertex基类
第104任务: 12.4 Pregel的C++ API - 12.4.2 消息传递机制和Combiner
第105任务: 12.4 Pregel的C++ API - 12.4.3 Aggregator拓扑改变和输入输出
第106任务: 12.5 Pregel的体系结构 - 12.5.1 Pregel的执行过程和容错性
第107任务: 12.5 Pregel的体系结构 - 12.5.2 WorkerMaster和Aggregator
第108任务: 12.6 Pregel的应用实例单源最短路径 - 12.6 Pregel的应用实例单源最短路径
第109任务: 12.7 Hama的安装和使用 - 12.7 Hama的安装和使用
第110任务: 13.1 大数据应用概览 - 13.1大数据应用概览
第111任务: 13.2 推荐系统 - 13.2.1 推荐系统概述
第112任务: 13.2 推荐系统 - 13.2.2 基于用户的协同过滤UserCF
第113任务: 13.2 推荐系统 - 13.2.3 基于物品的协同过滤ItemCF
第114任务: 13.2 推荐系统 - 13.2.4 UserCF算法和ItemCF算法的对比
第115任务: 13.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用 - 13.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用

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