大数据十三期研发工程师培训视频全集

资源摘要信息: "本套资源为大数据研发工程十三期培训视频的压缩包文件，提供了关于大数据技术栈的全面实战指导和深入原理剖析。视频内容共涵盖44个直播文件和221个录播文件，详细介绍了大数据生态圈、分布式系统、数据仓库工具、数据采集、数据迁移、离线数据仓库项目案例以及Spark核心等内容。" 知识点一：大数据生态圈及分布式文件系统HDFS实践 HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据生态系统中用于存储大规模数据集的基础文件存储系统。其实践包括如何部署HDFS，以及如何管理数据存储和数据冗余。原理剖析则深入讲解了HDFS的体系结构、数据读写流程、NameNode和DataNode的工作原理等关键概念。 知识点二：分布式协调系统ZooKeeper实践与原理剖析 ZooKeeper是一个高效的协调服务，用于管理分布式环境中的配置信息、命名、提供分布式锁以及同步服务。实践部分涉及ZooKeeper的安装、客户端使用以及集群配置等。原理剖析部分解释了ZooKeeper如何保证数据一致性、提供故障恢复机制以及处理客户端请求的内部机制。 知识点三：分布式计算模型MapReduce实践与原理剖析 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。实践部分覆盖了MapReduce的基本操作和任务编写，原理剖析则涉及MapReduce的作业流程、Shuffle过程、Map和Reduce函数的执行以及资源调度机制。 知识点四：企业级数据仓库工具Hive实践与原理剖析 Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于进行数据摘要、查询和分析。实践部分介绍了Hive的安装、数据模型设计、SQL查询优化和HiveQL的应用。原理剖析则探讨了Hive的存储机制、执行引擎以及如何将SQL语句转换为MapReduce任务。 知识点五：分布式NoSQL数据库HBase实践与原理剖析 HBase是基于Hadoop的分布式列式存储数据库，适用于需要快速随机读写大量数据的场景。实践部分演示了HBase的部署、表的设计、数据导入导出以及性能调优。原理部分则解释了HBase的架构，包括HMaster、HRegionServer的作用以及数据存储的原理。 知识点六：数据采集工具Flume企业级综合实战 Flume是一个分布式、可靠且可用的系统，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。实践部分着重于配置和使用Flume进行数据采集任务，包括构建流和监控数据流动。 知识点七：Sqoop数据迁移和Azkaban任务调度企业实战 Sqoop用于在Hadoop和关系数据库之间高效传输大量数据，而Azkaban是一个工作流管理系统，用于调度复杂的批处理任务。实践部分涵盖了Sqoop的数据导入导出操作和Azkaban工作流的设计与管理。 知识点八：离线数据仓库项目案例实践 本部分通过实际案例，展示了如何构建和优化离线数据仓库，包括数据模型设计、数据ETL流程、数据质量控制以及报告生成。 知识点九：Spark的核心介绍和安装部署及基础入门 Apache Spark是一个快速的大数据处理框架，它提供了高效的集群计算能力。实践部分介绍了Spark的安装、集群搭建以及如何使用Spark进行基本的数据处理操作。原理剖析部分探讨了Spark的运行模型，包括弹性分布式数据集（RDD）的概念、Spark的内存计算机制和Spark SQL的使用。 上述知识内容构成了大数据研发工程十三期培训视频的核心内容，不仅涵盖了当前大数据处理领域的主流技术和工具，还包括了这些技术的实践操作和深入理解，为数据工程师提供了一套完善的学习路径。