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【大数据技术原理与应用】厦门大学
第74任务： 9.4.3 Spark和Kafka
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任务列表
第1任务： 1.1 大数据时代
第2任务： 1.2 大数据概念和影响
第3任务： 1.3 大数据的应用
第4任务： 1.4 大数据的关键技术
第5任务： 1.5.1 大数据与云计算、物联网（一）
第6任务： 1.5.2 大数据与云计算、物联网（二）
第7任务： 2.1.1 大数据处理架构Hadoop简介
第8任务： 2.1.2 Hadoop不同版本
第9任务： 2.2 Hadoop项目结构
第10任务： 2.3.1 Hadoop安装之前的预备知识
第11任务： 2.3.2 Hadoop的安装和使用详解
第12任务： 2.4 Hadoop集群的部署和使用
第13任务： 3.1 分布式文件系统HDFS简介
第14任务： 3.2 HDFS相关概念
第15任务： 3.3 HDFS体系结构
第16任务： 3.4 HDFS存储原理
第17任务： 3.5.1 HDFS读数据过程（一）
第18任务： 3.5.2 HDFS写数据过程（二）
第19任务： 3.6 HDFS编程实践
第20任务： 4.1 HBase简介
第21任务： 4.2 HBase数据模型
第22任务： 4.3 HBase的实现原理
第23任务： 4.4 HBase运行机制
第24任务： 4.5 HBase应用方案
第25任务： 4.6 HBase安装配置和常用Shell命令
第26任务： 4.7 HBase常用Java API及应用实例
第27任务： 5.1 NoSQL概述
第28任务： 5.2 NoSQL与关系数据库的比较
第29任务： 5.3.1 键值数据库和列族数据库
第30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31任务： 5.4.1 CAP理论
第32任务： 5.4.2 BASE和最终一致性
第33任务： 5.5 从NoSQL到NewSQL数据库
第34任务： 5.6 文档数据库MongoDB
第35任务： 6.1 云数据库概述
第36任务： 6.2 云数据库产品
第37任务： 6.3.1 UMP系统概述
第38任务： 6.3.2 UMP系统架构
第39任务： 6.3.3 UMP系统功能
第40任务： 6.4.1 Amazon和云计算的渊源
第41任务： 6.4.2 Amazon AWS
第42任务： 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库
第43任务： 6.5 微软云数据库SQL Azure
第44任务： 6.6 云数据库实践
第45任务： 7.1.1 分布式并行编程
第46任务： 7.1.2 MapReduce模型简介
第47任务： 7.2 MapReduce的体系结构
第48任务： 7.3 MapReduce工作流程
第49任务： 7.4 Shuffle过程原理
第50任务： 7.5 MapReduce应用程序执行过程
第51任务： 7.6 实例分析：WordCount
第52任务： 7.7 MapReduce的具体应用
第53任务： 7.8 MapReduce编程实践
第54任务： 8.1 数据仓库概念
第55任务： 8.2 Hive简介
第56任务： 8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理
第57任务： 8.4.1 Impala简介
第58任务： 8.4.2 Impala系统架构
第59任务： 8.4.3 Impala查询执行过程
第60任务： 8.4.4 Impala与Hive的比较
第61任务： 8.5.1 Hive安装与基本操作
第62任务： 8.5.2 Hive应用实例WordCount
第63任务： 9.1 Hadoop的优化与发展
第64任务： 9.2.1 HDFS HA
第65任务： 9.2.2 HDFS Federation
第66任务： 9.3.1 MapReduce1.0的缺陷
第67任务： 9.3.2 YARN设计思路
第68任务： 9.3.3 YARN体系结构
第69任务： 9.3.4 YARN工作流程
第70任务： 9.3.5 YARN框架与MapReduce1.0框架的对比分析
第71任务： 9.3.6 YARN的发展目标
第72任务： 9.4.1 Pig
第73任务： 9.4.2 Tez
第74任务： 9.4.3 Spark和Kafka
第75任务： 10.1.1 Spark简介
第76任务： 10.1.2 Spark与Hadoop的对比
第77任务： 10.2 Spark生态系统
第78任务： 10.3.1 基本概念和架构设计
第79任务： 10.3.2 Spark运行基本流程
第80任务： 10.3.3 RDD概念
第81任务： 10.3.4 RDD特性
第82任务： 10.3.5 RDD的依赖关系和运行过程
第83任务： 10.4 Spark SQL
第84任务： 10.5 Spark的部署和应用方式
第85任务： 10.6.1 Spark安装和启动Spark Shell
第86任务： 10.6.2 Spark RDD基本操作
第87任务： 10.6.3 Spark应用程序
第88任务： 11.1.1 数据的处理模型
第89任务： 11.1.2 流计算概念与典型框架
第90任务： 11.2 流计算处理流程
第91任务： 11.3 流计算的应用
第92任务： 11.4.1 Storm简介
第93任务： 11.4.2 Storm设计思想
第94任务： 11.4.3 Storm框架设计
第95任务： 11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较
第96任务： 11.6.1 编写Storm程序
第97任务： 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
第99任务： 12.2 Pregel简介
第100任务： 12.3.1 有向图和顶点
第101任务： 12.3.2 Pregel的计算过程
第102任务： 12.3.3 Pregel实例
第103任务： 12.4.1 定义Vertex基类
第104任务： 12.4.2 消息传递机制和Combiner
第105任务： 12.4.3 Aggregator、拓扑改变和输入输出
第106任务： 12.5.1 Pregel的执行过程和容错性
第107任务： 12.5.2 Worker、Master和Aggregator
第108任务： 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
第110任务： 13.1 大数据应用概览
第111任务： 13.2.1 推荐系统概述
第112任务： 13.2.2 基于用户的协同过滤（UserCF）
第113任务： 13.2.3 基于物品的协同过滤（ItemCF）
第114任务： 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
学
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心
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