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大数据技术原理与应用 厦门大学
- 内容简介:
- 入门级大数据精品课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据。课程指导思想是“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”。课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲。配套的《大数据技术原理与应用》教材已经被众多高校采用。
- 价格:
- 免费
课程介绍
| 第2讲 大数据处理架构Hadoop | 2.1.1 Hadoop简介 | 2.1.1 Hadoop简介 |
| 第2讲 大数据处理架构Hadoop | 2.1.2 Hadoop不同版本 | 2.1.2Hadoop不同版本 |
| 第2讲 大数据处理架构Hadoop | 2.2 Hadoop项目结构 | 2.2 Hadoop项目结构 |
| 第2讲 大数据处理架构Hadoop | 2.3.1 Hadoop安装之前的预备知识 | 2.3.1Hadoop安装之前的预备知识 |
| 第2讲 大数据处理架构Hadoop | 2.3.2 Hadoop的安装与使用 | 2.3.2Hadoop的安装与使用 |
| 第2讲 大数据处理架构Hadoop | 2.4 Hadoop集群的部署和使用 | 2.4 Hadoop集群的部署和使用 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.1 分布式文件系统HDFS简介 | 3.1 分布式文件系统HDFS简介 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.2 HDFS相关概念 | 3.2 HDFS相关概念 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.3 HDFS体系结构 | 3.3 HDFS体系结构 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.4 HDFS存储原理 | 3.4 HDFS存储原理 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.5.1 HDFS读数据过程 | 3.5.1 HDFS读数据过程 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.5.2 HDFS写数据过程 | 3.5.2 HDFS写数据过程 |
| 第3讲 分布式文件系统HDFS | 3.6 HDFS编程实践 | 3.6 HDFS编程实践 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.1 HBase简介 | 4.1 HBase简介 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.2 HBase数据模型 | 4.2 HBase数据模型 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.3 HBase的实现原理 | 4.3 HBase的实现原理 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.4 HBase运行机制 | 4.4 HBase运行机制 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.5 HBase应用方案 | 4.5 HBase应用方案 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.6 HBase安装配置和常用Shell命令 | 4.6 HBase编程实践 |
| 第4讲 分布式数据库HBase | 4.7 HBase常用Java API及应用实例 | 4.7 HBase常用Java API及应用实例 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.1 NoSQL概述 | 5.1 NoSQL概述 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.2 NoSQL与关系数据库的比较 | 5.2 NoSQL与关系数据库的比较 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.3 键值数据库和列族数据库 | 5.3 键值数据库和列族数据库 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.4 文档数据库、图数据库以及不同数据库比较分析 | 5.4 文档数据库、图数据库以及不同数据库比较分析 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.5.1 CAP理论 | 5.5.1 CAP理论 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.5.2 BASE和最终一致性 | 5.5.2 BASE和最终一致性 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.6 从NoSQL到NewSQL数据库 | 5.6 从NoSQL到NewSQL数据库 |
| 第5讲 NoSQL数据库 | 5.7 文档数据库MongoDB | 5.7文档数据库MongoDB |
| 第6讲 云数据库 | 6.1 云数据库概述 | 6.1 云数据库概述 |
| 第6讲 云数据库 | 6.2 云数据库产品 | 6.2 云数据库产品 |
| 第6讲 云数据库 | 6.3.1 UMP系统概述 | 6.3.1 UMP系统概述 |
| 第6讲 云数据库 | 6.3.2 UMP系统架构 | 6.3.2 UMP系统架构 |
| 第6讲 云数据库 | 6.3.3 UMP系统功能 | 6.3.3 UMP系统功能 |
| 第6讲 云数据库 | 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 | 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 |
| 第6讲 云数据库 | 6.4.2 Amazon AWS | 6.4.2 Amazon AWS |
| 第6讲 云数据库 | 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 | 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 |
| 第6讲 云数据库 | 6.5 微软云数据库SQL Azure | 6.5 微软云数据库SQL Azure |
| 第6讲 云数据库 | 6.6 云数据库实践 | 6.6 云数据库实践 |
| 第7讲 MapReduce | 7.1.1 分布式并行编程 | 7.1.1 分布式并行编程 |
| 第7讲 MapReduce | 7.1.2 MapReduce模型简介 | 7.1.2 MapReduce模型简介 |
| 第7讲 MapReduce | 7.2 MapReduce的体系结构 | 7.2 MapReduce的体系结构 |
| 第7讲 MapReduce | 7.3 MapReduce工作流程 | 7.3 MapReduce工作流程 |
| 第7讲 MapReduce | 7.4 Shuffle过程原理 | 7.4 Shuffle过程原理 |
| 第7讲 MapReduce | 7.5 MapReduce应用程序执行过程 | 7.5 MapReduce应用程序执行过程 |
| 第7讲 MapReduce | 7.6 实例分析：WordCount | 7.6 实例分析：WordCount |
| 第7讲 MapReduce | 7.7 MapReduce的具体应用 | 7.7 MapReduce的具体应用 |
| 第7讲 MapReduce | 7.8 MapReduce编程实践 | 7.8 MapReduce编程实践 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.1.1 数据仓库概念 | 8.1.1 数据仓库概念 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.2 Hive简介 | 8.2 Hive简介 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理 | 8.3 SQL转换成MapReduce作业的原理 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.4.1 Impala简介 | 8.4.1 Impala简介 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.4.2 Impala系统架构 | 8.4.2 Impala系统架构 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.4.3 Impala查询执行过程 | 8.4.3 Impala查询执行过程 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.4.4 Impala与Hive的比较 | 8.4.4 Impala与Hive的比较 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.5.1 Hive安装与基本操作 | 8.5.1 Hive安装与基本操作 |
| 第8讲 数据仓库Hive | 8.5.2 Hive应用实例:WordCount | 8.5.2 Hive应用实例:WordCount |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.1 Hadoop的优化与发展 | 9.1 Hadoop的优化与发展 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.2.1 HDFS HA | 9.2.1 HDFS HA |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.2.2 HDFS Federation | 9.2.2 HDFS Federation |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.3.1 MapReduce1.0的缺陷 | 9.3.1MapReduce1.0的缺陷 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.3.2 YARN设计思路 | 9.3.2 YARN设计思路 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.3.3 YARN体系结构 | 9.3.3 YARN体系结构 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.3.4 YARN工作流程 | 9.3.4 YARN工作流程 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.3.5 YARN框架与MapReduce1.0框架的对比分析 | 9.3.5 YARN框架与MapReduce1.0框架的对比分析 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.3.6 YARN的发展目标 | 9.3.6 YARN的发展目标 |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.4.1 Pig | 9.4.1 Pig |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.4.2 Tez | 9.4.2 Tez |
| 第9讲 Hadoop再探讨 | 9.4.3 Spark和Kafka | 9.4.3 Spark和Kafka |
| 第1讲 大数据概述 | 1.1 大数据时代 | 大数据时代 |
| 第1讲 大数据概述 | 1.2 大数据概念和影响 | 1.2大数据概念和影响 |
| 第1讲 大数据概述 | 1.3 大数据的应用 | 1.3 大数据的应用 |
| 第1讲 大数据概述 | 1.4 大数据的关键技术 | 1.4大数据的关键技术 |
| 第1讲 大数据概述 | 1.5.1 云计算 | 1.5.1云计算 |
| 第1讲 大数据概述 | 1.5.2 物联网 | 1.5.2物联网 |
| 第0讲 课程介绍 | 课程及其配套在线资源介绍 | 课程介绍视频 |
| 第10讲 Spark | 10.1.1 spark简介 | 10.1_1 Spark简介 |
| 第10讲 Spark | 10.1.2 Spark与Hadoop的对比 | 10.1_2 Spark与Hadoop的对比 |
| 第10讲 Spark | 10.2 Spark生态系统 | 10.2 Spark生态系统 |
| 第10讲 Spark | 10.3.1 基本概念和架构设计 | 10.3_1 基本概念和架构设计 |
| 第10讲 Spark | 10.3.2 Spark运行基本流程 | 10.3_2 Spark运行基本流程 |
| 第10讲 Spark | 10.3 RDD概念 | 10.3_3 RDD概念 |
| 第10讲 Spark | 10.3.4 RDD特性 | 10.3_4 RDD特性 |
| 第10讲 Spark | 10.3.5 RDD的依赖关系和运行过程 | 10.3_5 RDD的依赖关系和运行过程 |
| 第10讲 Spark | 10.4 Spark SQL | 10.4 Spark SQL |
| 第10讲 Spark | 10.5 Spark的部署和应用方式 | 10.5 Spark的部署和应用方式 |
| 第10讲 Spark | 10.6.1 Spark安装和启动Spark Shell | 10.6_1 Spark安装和启动Spark Shell |
| 第10讲 Spark | 10.6.2 Spark RDD基本操作 | 10.6_2 Spark RDD基本操作 |
| 第10讲 Spark | 10.6.3 Spark应用程序 | 10.6_3 Spark应用程序 |
| 第11讲 流计算 | 11.1.1 数据的处理模型 | 11.1.1 数据的处理模型 |
| 第11讲 流计算 | 11.1.2 流计算概念与典型框架 | 11.1.2 流计算概念与典型框架 |
| 第11讲 流计算 | 11.2 流计算处理流程 | 11.2 流计算处理流程 |
| 第11讲 流计算 | 11.3 流计算的应用 | 11.3 流计算的应用 |
| 第11讲 流计算 | 11.4.1 Storm简介 | 11.4.1 Storm简介 |
| 第11讲 流计算 | 11.4.2 Storm设计思想 | 11.4.2 Storm设计思想 |
| 第11讲 流计算 | 11.4.3 Storm框架设计 | 11.4.3 Storm框架设计 |
| 第11讲 流计算 | 11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较 | 11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较 |
| 第11讲 流计算 | 11.6.1 编写Storm程序 | 11.6.1 编写Storm程序 |
| 第11讲 流计算 | 11.6.2 安装Storm的基本过程和实例 | 11.6.2 安装Storm的基本过程和实例 |
| 第12讲 图计算 | 12.1 图计算简介 | 12.1 图计算简介 |
| 第12讲 图计算 | 12.2 Pregel简介 | 12.2 Pregel简介 |
| 第12讲 图计算 | 12.3.1 有向图和顶点 | 12.3.1 有向图和顶点 |
| 第12讲 图计算 | 12.3.2 Pregel的计算过程 | 12.3.2 Pregel的计算过程 |
| 第12讲 图计算 | 12.3.3 Pregel实例 | 12.3.3 Pregel实例 |
| 第12讲 图计算 | 12.4.1 定义Vertex基类 | 12.4.1 定义Vertex基类 |
| 第12讲 图计算 | 12.4.2 消息传递机制和Combiner | 12.4.2 消息传递机制和Combiner |
| 第12讲 图计算 | 12.4.3 Aggregator、拓扑改变和输入输出 | 12.4.3 Aggregator、拓扑改变和输入输出 |
| 第12讲 图计算 | 12.5.1 Pregel的执行过程和容错性 | 12.5.1 Pregel的执行过程和容错性 |
| 第12讲 图计算 | 12.5.2 Worker、Master和Aggregator | 12.5.2 Worker、Master和Aggregator |
| 第12讲 图计算 | 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12讲 图计算 | 12.7 Hama的安装和使用 | 12.7 Hama的安装和使用 |
| 第13讲 大数据在不同领域的应用 | 13.1 大数据应用概览 | 13.1大数据应用概览 |
| 第13讲 大数据在不同领域的应用 | 13.2.1 推荐系统概述 | 13.2_1 推荐系统概述 |
| 第13讲 大数据在不同领域的应用 | 13.2.2 基于用户的协同过滤（UserCF） | 13.2_2 基于用户的协同过滤（UserCF） |
| 第13讲 大数据在不同领域的应用 | 13.2.3 基于物品的协同过滤（ItemCF） | 13.2_3 基于物品的协同过滤（ItemCF） |
| 第13讲 大数据在不同领域的应用 | 13.2.4 UserCF算法和ItemCF算法的对比 | 13.2_4 UserCF算法和ItemCF算法的对比 |
| 第13讲 大数据在不同领域的应用 | 13.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用 | 13.3 基于大数据的综合健康服务平台 |
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