Azkaban使用
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9.4.1 Azkaban工作流相关概念
9.4.2 案例演示——依赖任务调度管理
9.4.3 案例演示——MapReduce任务调度管理
9.4.4 案例演示——Hive脚本任务调度管理
樊志伟
目录
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1 初识Hadoop
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1.1 大数据概述
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1.2 大数据的应用场景
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1.3 Hadoop概述
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1.4 第一章测验
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2 搭建Hadoop集群
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2.1 安装准备
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2.2 Hadoop集群搭建
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2.3 Hadoop集群测试
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2.4 Hadoop集群初体验
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3 HDFS分布式文件系统
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3.1 HDFS的简介
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3.2 HDFS的架构和原理
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3.3 HDFS的Shell操作
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3.4 HDFS的Java API操作
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4 MapReduce分布式计算框架
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4.1 MapReduce概述
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4.2 MapReduce工作原理
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4.3 MapReduce编程组件
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4.4 MapReduce运行模式
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4.5 MapReduce性能优化策略
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4.6 MapReduce经典案例——倒排索引
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4.7 MapReduce经典案例——数据去重
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4.8 MapReduce经典案例——TopN
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5 Zookeeper分布式协调服务
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5.1 初识Zookeeper
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5.2 数据模型
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5.3 Zookeeper的Watch机制
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5.4 Zookeeper的选举机制
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5.5 Zookeeper的经典应用场景
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5.6 Zookeeper分布式集群部署
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5.7 Zookeeper的Shell操作
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5.8 Zookeeper的Java API操作
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6 Hadoop2.0新特性
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6.1 Hadoop2.0改进与提升
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6.2 YARN资源管理框架
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6.3 HDFS的高可用
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7 Hive数据仓库
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7.1 数据仓库简介
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7.2 Hive简介
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7.3 Hive的安装
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7.4 Hive的管理
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7.5 Hive内置数据类型
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7.6 Hive数据模型操作
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7.7 Hive数据操作
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8 Flume日志采集系统
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8.1 Flume概述
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8.2 Flume基本使用
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8.3 Flume采集方案配置说明
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8.4 Flume的可靠性保证
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8.5 Flume拦截器
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8.6 案例——日志采集
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9 工作流管理器Azkaban
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9.1 工作流管理器概述
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9.2 Azkaban概述
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9.3 Azkaban部署
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9.4 Azkaban使用
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10 Sqoop数据迁移
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10.1 Sqoop概述
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10.2 Sqoop安装配置
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10.3 Sqoop指令介绍
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10.4 Sqoop数据导入
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10.5 Sqoop数据导出
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11 综合项目——网站流量日志数据分析系统
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11.1 系统概述
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11.2 模块开发——数据采集
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11.3 模块开发——数据预处理
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11.4 模块开发——数据仓库开发
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11.5 模块开发——数据分析
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11.6 模块开发——数据导出
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11.7 模块开发——日志分析系统报表展示
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