大数据技术学习视频汇总

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大数据技术栈学习指南 Hadoop 分布式生态系统 HDFS: 分布式文件存储系统，提供高容错性和高吞吐量数据存储。 单机伪集群环境搭建。 常用 Shell 命令 和 Java API 使用。 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。 MapReduce: 分布式计算框架，用于大规模数据集的并行处理。 YARN: 集群资源管理器，负责管理集群资源和调度应用程序。 Hive 数据仓库系统 核心概念及 Linux 环境下安装部署。 CLI 和 Beeline 命令行基本使用。 DDL 操作：创建、修改和删除数据库、表等。 分区表和分桶表：提高查询效率。 视图和索引：简化查询和优化性能。 DML 操作：数据插入、更新和删除。 数据查询：使用 SQL 进行复杂数据分析。 Spark 分布式计算引擎 Spark Core: Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL: 用于结构化数据处理的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming: 用于实时数据流处理的模块，支持高吞吐量和低延迟的流式数据分析。 Flink 流式处理框架 核心概念和开发环境搭建。 数据源 (Data Source)：连接外部数据源，如 Kafka、文件系统等。 数据转换 (Data Transformation)：使用算子对数据进行转换和分析。 数据接收器 (Data Sink)：将处理后的数据输出到外部系统。 窗口模型：将无限数据流划分为有限窗口进行处理。 状态管理：维护和更新应用程序状态，支持容错和一致性。 检查点机制：定期保存应用程序状态，用于故障恢复。 Standalone 集群部署：独立运行 Flink 集群。 其他工具 Kafka: 分布式消息队列系统，用于实时数据管道和流式处理。 Zookeeper: 分布式协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务和同步服务。 Flume: 分布式日志收集系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。 Sqoop: 用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。 Azkaban: 工作流调度器，用于定义和管理复杂数据处理流程。 Scala: 基于 JVM 的函数式编程语言，常用于 Spark 和 Flink 开发。

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

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大数据技术Spark面试题和Kafka面试题的整合，涵盖了大数据技术领域的重要内容和深度讨论。

本大数据Spark实战视频培训课程包括Spark虚拟机安装、表配置、平台搭建、Scala入门、集群通信、任务调度、持久化等实用内容。Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的通用并行框架，与Hadoop MapReduce相比，Spark能够将中间输出结果保存在内存中，无需频繁读写HDFS，因此更适用于数据挖掘和机器学习等迭代算法。

随着互联网技术的进步和带宽的急速增加，以及视频处理技术和采集设备的不断发展普及，网络视频的数量和种类迅猛增长。传统的视频处理技术已经不能满足当前需求，成为处理海量网络视频的瓶颈。介绍了一种基于大数据技术的新型网络视频处理系统，采用先进的视频内容识别方法，显著提升了处理效率和吞吐量，同时减少了人工识别的工作量，满足了对海量网络视频处理的需求。