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大数据技术原理与应用厦门大学林子雨

第46任务： [8.1.1]--7.1.1分布式并行编程

查看课程

任务列表

第1任务： [1.1.1]--课程介绍视频
第2任务： [2.1.1]--大数据时代
第3任务： [2.2.1]--1.2大数据概念和影响
第4任务： [2.3.1]--1.3大数据的应用
第5任务： [2.4.1]--1.4大数据的关键技术
第6任务： [2.5.1]--1.5.1云计算
第7任务： [2.5.2]--1.5.2物联网
第8任务： [3.1.1]--2.1.1Hadoop简介
第9任务： [3.1.2]--2.1.2Hadoop不同版本
第10任务： [3.2.1]--2.2Hadoop项目结构
第11任务： [3.3.1]--2.3.1Hadoop安装之前的预备知识
第12任务： [3.3.2]--2.3.2Hadoop的安装和使用详解
第13任务： [3.4.1]--2.4Hadoop集群的部署和使用
第14任务： [4.1.1]--3.1分布式文件系统HDFS简介
第15任务： [4.2.1]--3.2HDFS相关概念
第16任务： [4.3.1]--3.3HDFS体系结构
第17任务： [4.4.1]--3.4HDFS存储原理
第18任务： [4.5.1]--3.5.1HDFS读数据过程
第19任务： [4.5.2]--3.5.2HDFS写数据过程
第20任务： [4.6.1]--3.6HDFS编程实践
第21任务： [5.1.1]--4.1HBase简介
第22任务： [5.2.1]--4.2HBase数据模型
第23任务： [5.3.1]--4.3HBase的实现原理
第24任务： [5.4.1]--4.4HBase运行机制
第25任务： [5.5.1]--4.5HBase应用方案
第26任务： [5.6.1]--4.6HBase编程实践
第27任务： [5.7.1]--4.7HBase常用JavaAPI及应用实例
第28任务： [6.1.1]--5.1NoSQL概述
第29任务： [6.2.1]--5.2NoSQL与关系数据库的比较
第30任务： [6.3.1]--5.3.1键值数据库和列族数据库
第31任务： [6.3.2]--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： [6.4.1]--5.4.1CAP理论
第33任务： [6.4.2]--5.4.2BASE和最终一致性
第34任务： [6.5.1]--5.5从NoSQL到NewSQL数据库
第35任务： [6.6.1]--5.6文档数据库MongoDB
第36任务： [7.1.1]--6.1云数据库概述
第37任务： [7.2.1]--6.2云数据库产品
第38任务： [7.3.1]--6.3.1UMP系统概述
第39任务： [7.3.2]--6.3.2UMP系统架构
第40任务： [7.3.3]--6.3.3UMP系统功能
第41任务： [7.4.1]--6.4.1Amazon和云计算的渊源
第42任务： [7.4.2]--6.4.2AmazonAWS
第43任务： [7.4.3]--6.4.3AmazonAWS平台上的云数据库
第44任务： [7.5.1]--6.5微软云数据库SQLAzure
第45任务： [7.6.1]--6.6云数据库实践
第46任务： [8.1.1]--7.1.1分布式并行编程
第47任务： [8.1.2]--7.1.2MapReduce模型简介
第48任务： [8.2.1]--7.2MapReduce的体系结构
第49任务： [8.3.1]--7.3MapReduce工作流程
第50任务： [8.4.1]--7.4Shuffle过程原理
第51任务： [8.5.1]--7.5MapReduce应用程序执行过程
第52任务： [8.6.1]--7.6实例分析：WordCount
第53任务： [8.7.1]--7.7MapReduce的具体应用
第54任务： [8.8.1]--7.8MapReduce编程实践
第55任务： [9.1.1]--8.1数据仓库概念
第56任务： [9.2.1]--8.2Hive简介
第57任务： [9.3.1]--8.3SQL转换成MapReduce作业的原理
第58任务： [9.4.1]--8.4.1Impala简介
第59任务： [9.4.2]--8.4.2Impala系统架构
第60任务： [9.4.3]--8.4.3Impala查询执行过程
第61任务： [9.4.4]--8.4.4Impala与Hive的比较
第62任务： [9.5.1]--8.5.1Hive安装与基本操作
第63任务： [9.5.2]--8.5.2Hive应用实例WordCount
第64任务： [10.1.1]--9.1Hadoop的优化与发展
第65任务： [10.2.1]--9.2.1HDFSHA
第66任务： [10.2.2]--9.2.2HDFSFederation
第67任务： [10.3.1]--9.3.1MapReduce1.0的缺陷
第68任务： [10.3.2]--9.3.2YARN设计思路
第69任务： [10.3.3]--9.3.3YARN体系结构
第70任务： [10.3.4]--9.3.4YARN工作流程
第71任务： [10.3.5]--9.3.5YARN框架与MapReduce1.0框架的对比分析
第72任务： [10.3.6]--9.3.6YARN的发展目标
第73任务： [10.4.1]--9.4.1Pig
第74任务： [10.4.2]--9.4.2Tez
第75任务： [10.4.3]--9.4.3Spark和Kafka
第76任务： [11.1.1]--10.1.1Spark简介
第77任务： [11.1.2]--10.1.2Spark与Hadoop的对比
第78任务： [11.2.1]--10.2Spark生态系统
第79任务： [11.3.1]--10.3.1基本概念和架构设计
第80任务： [11.3.2]--10.3.2Spark运行基本流程
第81任务： [11.3.3]--10.3.3RDD概念
第82任务： [11.3.4]--10.3.4RDD特性
第83任务： [11.3.5]--10.3.5RDD的依赖关系和运行过程
第84任务： [11.4.1]--10.4SparkSQL
第85任务： [11.5.1]--10.5Spark的部署和应用方式
第86任务： [11.6.1]--10.6.1Spark安装和启动SparkShell
第87任务： [11.6.2]--10.6.2SparkRDD基本操作
第88任务： [11.6.3]--10.6.3Spark应用程序
第89任务： [12.1.1]--11.1.1数据的处理模型
第90任务： [12.1.2]--11.1.2流计算概念与典型框架
第91任务： [12.2.1]--11.2流计算处理流程
第92任务： [12.3.1]--11.3流计算的应用
第93任务： [12.4.1]--11.4.1Storm简介
第94任务： [12.4.2]--11.4.2Storm设计思想
第95任务： [12.4.3]--11.4.3Storm框架设计
第96任务： [12.5.1]--11.5SparkStreaming、Samza以及三种流计算框
第97任务： [12.6.1]--11.6.1编写Storm程序
第98任务： [12.6.2]--11.6.2安装Storm的基本过程和实例
第99任务： [13.1.1]--12.1图计算简介
第100任务： [13.2.1]--12.2Pregel简介
第101任务： [13.3.1]--12.3.1有向图和顶点
第102任务： [13.3.2]--12.3.2Pregel的计算过程
第103任务： [13.3.3]--12.3.3Pregel实例
第104任务： [13.4.1]--12.4.1定义Vertex基类
第105任务： [13.4.2]--12.4.2消息传递机制和Combiner
第106任务： [13.4.3]--12.4.3Aggregator、拓扑改变和输入输出
第107任务： [13.5.1]--12.5.1Pregel的执行过程和容错性
第108任务： [13.5.2]--12.5.2Worker、Master和Aggregator
第109任务： [13.6.1]--12.6Pregel的应用实例——单源最短路径
第110任务： [13.7.1]--12.7Hama的安装和使用
第111任务： [14.1.1]--13.1大数据应用概览
第112任务： [14.2.1]--13.2.1推荐系统概述
第113任务： [14.2.2]--13.2.2基于用户的协同过滤（UserCF）
第114任务： [14.2.3]--13.2.3基于物品的协同过滤（ItemCF）
第115任务： [14.2.4]--13.2.4UserCF算法和ItemCF算法的对比
第116任务： [14.3.1]--13.3大数据在智能医疗和智能物流领域运用

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