2.2.1 hdfs基本架构在线视频

大数据技术基础课程列表：

第一章 大数据概述

-1.1 大数据概述

--1.1.1 大数据概述历史

--1.1.2 大数据的产生

-一、概述

第二章 大数据存储-分布式文件系统

-2.1 HDFS相关概念

--2.1.1 大数据储存分布式文件系统

-2.2 HDFS体系结构

--2.2.1 hdfs基本架构

-2.3 HDFS关键技术

--2.3.1 HDFS关键技术

-二、分布式文件系统HDFS

第三章 大数据存储-分布式数据库Hbase

-3.1 Hbase的基本原理

--3.1.1 HBase相关

-3.2 Hbase的数据模型

--3.2.1 HBase数据模型

-3.3 Hbase的实现原理

--3.3.1 HBase内部原理

-3.4 Hbase的访问方式

--3.4.1 HBase的访问方式

-三、HBASE数据库

第四章 大数据处理-MapReduce

-4.1 MapReduce相关

--4.1.1 MapReduce相关

-4.2 MapReduce编程模型

--4.2.1 MapReduce编程模型

-4.3 MapReduce示例

--4.3.1 MapReduce示例

-4.4 MapReduce内部原理

--4.4.1 MapReduce内部原理

-四、大数据处理MapReduce

第五章 大数据的处理-分布式处理框架Spark

-5.1 Spark简介

--5.1.1 Spark简介

-5.2 Spark框架

--5.2.1 Spark框架

-5.3 RDD概念理解

--5.3.1 RDD概念理解

-5.4 RDD的转换与操作

--5.4.1 RDD的转换与操作

-5.5 Scala语言

--5.5.1 Scala语言

-5.6 Spark SQL简介

--5.6.1 Spark SQL简介

-五、大数据处理框架Spark

第六章 大数据的处理-Kylin多维分析

-6.1 Apache Kylin出现背景

--6.1.1 Apache Kylin出现背景

-6.2 OLAP多维分析概念

--6.2.1 OLAP多维分析概念

-6.3 Apache Kylin概述

--6.3.1 Apache Kylin概述

-6.4 Apache Kylin的Cube立方体

--6.4.1 Apache Kylin的Cube立方体

-6.5 Apache Kylin分析流程

--6.5.1 Apache Kylin分析流程

-六、数据仓库与Kylin

第七章 大数据的处理-图计算框架

-7.1 图的基本概念

--7.1.1 图的基本概念

-7.2 图计算简介及挑战

--7.2.1 图计算简介及挑战

-7.3 并行图计算模型

--7.3.1 并行图计算模型

-7.4 典型图计算框架

--7.4.1 典型图计算框架

-7.5 Spark GraphX介绍及计算实例

--7.5.1 Spark GraphX介绍及计算实例

-七、图计算

第八章 大数据的应用-数据挖掘分析

-8.1 数据挖掘简介

--8.1.1 数据挖掘简介

-8.2 数据挖掘基本任务

--8.2.1 数据挖掘基本任务

-8.3 数据挖掘典型算法

--8.3.1 数据挖掘典型算法

-8.4 数据挖掘应用

--8.4.1 数据挖掘应用

-八、数据挖掘应用

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