模块一、Hadoop 2.x入门
001 为什么开设Hadoop 2.x课程以及企业中的应用
002 课程大纲介绍、课程学习注意事项
003 安装Linux虚拟机、基本设置（Ip地址配置、主机名、创建用户等）
004 Linux远程四大工具使用
005 主机名与IP映射配置、man命令以及如何创建查看文件内容
006 Linux系统中文件类型、权限、用户讲解
007 对文件cp、mv命令讲解、设置用户sudo和安装JDK
008 Hadoop 2.x介绍与生态系统重要框架讲解
009 hadoop 起源、三大版本和下载编译说明
010 hadoop 2.5.0编译准备工作（安装Maven、系统依赖包等）
011 对Haodop 2.5.0进行编译、目录结构讲解以及编译注意事项
012 将hadoop 2.x源码导入Eclipse中，进行查看和编辑修改
013 Hadoop 2.x模块之HDFS架构概要介绍讲解
014 Hadoop 2.x模块之YARN架构和MapReduce on YARN概要介绍讲解
015 Hadoop 2.x安装部署前的准备
016 在单机模式下运行MapReduce案例和伪分布式安装配置HDFS
017 运行MapReduce程序（输入输出数据来源于HDFS）和讲解HDFS基本Shell命令操作
018 伪分布式部署YARN（配置与启动）和在YARN上运行MapReduce任务
019 HDFS权限检查讲解和运行词频统计WordCount程序
020 MapReduce历史服务JobHistoryServer讲解和启动Hadoop 2.x服务组件的三种方式
021 分析三种启动方式脚本和引出ssh协议作用
022 讲解SSH协议和SSH无密钥登陆原理
023 配置SSH无密钥、使用start-dfs.sh启动HDFS所有服务组件和讲解Hadoop与Java版本选择
024 Hadoop 2.x两种配置文件讲解说明
025 如何配置Hadoop 2.x中各个守护进程运行的主机
026 如何配置HDFS相关数据存储的本地目录
027 运行在YARN上的MapReduce程序相关日志（应用日志和Container日志）
028 启用运行在YARN上应用程序日志聚合功能和MapReduce Uber模式
029 Hadoop 2.x分布式安装部署环境准备之克隆虚拟机和配置主机名与IP地址
030 Hadoop 2.x分布式安装部署环境准备之集群hosts映射配置和时间同步配置
031 Hadoop 2.x分布式集群安装部署启动（基于伪分布式进行）
032 Hadoop 2.x分布式安装部署之集群部署的基本测试验证和基准测试（集群性能和Hadoop 2.x性能）
033 Hadoop 2.x分布式安装部署之配置HDFS与YARN的主节点到从节点的SSH无密钥登陆、解决问题
034 YARN中的Web Application Proxy讲解
035 阅读讲解Hadoop 2.x官方文档集群如何安装和CLI MiniCluster讲解
036 如何增加和卸载集群节点、卸载HDFS的DataNode节点
037 卸载YARN的NodeManager节点和集群增加节点讲解
038 企业级Hadoop 2.x中HDFS、YRAN的架构设计和MR运行流程图预览
模块二、分布式文件系统HDFS
039 分布式文件系统架构之一设计目标和架构讲解一
040 分布式文件系统架构之二架构设计NameNode和DataNode详解
041 分布式文件系统架构之三块Block的存放策略和垃圾回收
042 分布式文件系统架构之四NameNode启动过程详解
043 分布式文件系统架构之五NameNode启动过程中安全模式详解
044 分布式文件系统架构之六使用oiv和oev查看NameNode的fsimage和edits文件内容
045 分布式文件系统架构之七SecondaryNameNode功能详解
046 分布式文件系统架构之八如何使用SNN恢复NN
047 HDFS Shell 命令使用讲解
048 HDFS 管理命令讲解和使用Eclipse创建Maven工程
049 使用HDFS URL API详解和查看IOUtils源码
050 使用HDFS FS API详解之一多种方式获取FileSystem实例
051 使用HDFS FS API详解之二伪装用户方式操作HDFS和向HDFS上写文件
052 使用HDFS FS API详解之三获取文件的存储信息和集群DataNodes信息以及其他操
053 使用HDFS FS API详解之四远程Debug调试跟踪程序
054 使用HDFS FS API详解之五本地文件系统LocalFileSystem讲解和百度网盘功能讲
055 深入讲解HDFS客户端配0置和配置信息分类
056 HDFS应用案例讲解之需求说明分析
057 HDFS应用案例讲解之编码实现与测试说明该
058 Hadoop 2.x底层通讯协议RPC讲解和编程实现远程过程调用
059 HDFS各守护进程之间通信的RPC协议和如何调式读取文件内容
060 Hadoop 2.x源码远程调试两种方式讲解和如何使用打印日志进行调试
061 使用Eclipse进行对Hadoop 2.x源码进行远程调试（查看NameNode启动过程）
模块三、分布式资源管理框架YARN
062 云计算与大数据Hadoop关系、Hadoop 1.x与Hadoop 2.x比较
063 分布式资源管理框架YARN功能详解
064 YARN架构组件详解、通信协议讲解和以YARN为核心的生态系统
065 YARN监控界面详解（YARN如何管理监控集群资源）
066 企业测试机配置说明、如何对节点资源进行配置管理
067 YARN对集群资源（内存和CPU）管理与隔离讲解
068 YARN命令使用讲解、YARN的工作流程讲解
069 YARN中应用历史服务TimelineServer配置讲解
070 国内外主要的Hadoop 2.x相关的几大发行版本讲解（CDH，HDP等）
模块四、分布式计算框架MapReduce
071 企业大数据应用和MapReduce编程模型讲解
072 MapReduce思想原理和如何在YARN上运行
073 分析WordCount程序执行流程以及编写MapReduce八股文格式
074 以【八股文格式】编写WordCount程序
075 优化WordCount程序（实现Tool接口）以及总结如何编写MapReduce程序
076 MapReduce程序中如何自定义计数器和WordCount程序中优化注意事项
077 MapReduce程序默认情况下如何对输入文件进行读取和输出文件进行写入
078 在Linux系统下使用Eclipse开发测试MapReduce程序
079 如何编译Win7下Hadoop 2.x插件和配置运行使用
080 不同模式下运行的Counters、如何从YARN监控页面查询以运行MapReduce程序及MapReduce Shuffle讲解一
081 MapReduce Shuffle画图讲解二
082 MapReduce Shuffle讲解三
083 如何在MapReduce程序中设置Shuffle阶段的五大要点以及MapReduce程序可以没有Reduce类测试讲解
084 如何设置MapReduce Job中Reduce Task数量及总体把握MapReduce 框架运行过程
085 通过跟踪源码分析MapReduce提交Job的过程
086 MapReduce Job运行时如何计算Map Task个数（计算InputSplit）
087 MapReduce Job提交的两种运行方式源码分析及Mapper和Reducer类分析讲解
088 依据基类Mapper和Reducer编写MapReduce编程模板
089 最小配置MapReduce Job、MapReduce的默认配置（源码分析）和修改优化MapReduce编程模板
090 如何依据MapReduce模板编写Job程序并测试
091 MapReduce单元测试框架MRUnit基本使用讲解
092 使用MRUnit对Mapper、Reducer进行单元测试
093 通过MapReduce自定的数据类型源码分析，如何自定义数据类型
094 在定义Key的数据类型时，如何定义优化比较器Comaprator
095 编写自定义数据类型Key，实现优化比较器Comparator
096 自定义数据类型时注意事项及企业大数据中常用的MapReduce应用
097 三大运营商业务需求及手机流量统计需求分析（原数据和业务）
098 依据业务分析实现手机流量统计MapReduce编码
099 编写MapReduce程序及测试
100 MapReduce初级应用案例之TopKey讲解一
101 MapReduce初级应用案例之TopKey讲解二
102 源码分析讲解MapReduce输入格式InputFormat
103 从源码和应用角度讲解常用的InputFormat
104 SequenceFileInputFormat应用讲解和如何自定义InputFormat（解析XML文件）
105 通过源码和对比讲解MapReduce输出格式OutputFormat及常用的OutputFormat解析
106 MapReduce输出多个指定的文件MultipleOutputs使用讲解
107 MapReduce Shuffle中分区Partitioner讲解（结合实际案例）
108 MapReduce Shuffle中合并Combiner讲解（功能、实际应用）
109 MapReduce Shuffle中Key的比较器讲解RawComparator以及通过实际应用引出二次排序
110 依据需求实现key相同时对value进行排序，使用二次排序实现（自定义数据类型key，分组比较器等）
111 二次排序案例的优化（自定义分区和整数字节比较时的注意事项）
112 MapReduce编程优化之一配置参数的几种设置方式及优先级
113 MapReduce编程优化之二MapReduce中的Compression
114 MapReduce编程优化之三分布式缓存DistributedCache使用讲解一
115 MapReduce编程优化之三分布式缓存DistributedCache使用讲解二
116 MapReduce编程优化之四MapReduce 旧API的区别与使用讲解
117 MapReduce编程优化之五MapReduce多任务依赖（ControlledJob和JobControl）
118 MapReduce编程优化之六链式Mapper的使用ChainMapper和ChainReducer
119 MapReduce编程优化之七MapReduce Join算法讲解一
120 MapReduce编程优化之七MapReduce Join算法讲解二
121 MapReduce编程优化之八小文件处理几种方式讲解
122 MapReduce编程优化之九MapReduce Shuffle阶段的配置调优以及Hadoop1.x的MR程序运行在Hadoop 2.x上的注意事项 |
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