1. 大数据平台安装、部署、运维篇
基于阿里云CentOS7.6搭建CM6.3大数据平台
基于CentOS7.8安装Ambari2.7+HDP3.1大数据平台
CM大数据平台实践之添加主机
CM大数据平台实践之HDFS升级为高可用
CM大数据平台实践之常用组件安装
CM大数据平台实践之角色重分配
CM大数据平台实践之集群扩容
Kafka集群管理工具CMAK-3.0.0.5源码编译以及安装部署
统一数据采集平台DBus-0.6.1安装部署
使用DBus贴源采集MySQL增量bin-log日志
分布式可视化DAG工作流任务调度系统DolphinScheduler-1.3.3安装部署
DolphinScheduler案例实战
Apache Kylin-2.6安装部署
Azkaban-3.x 源码编译
Azkaban-3.x 配置信息说明
Azkaban-3.x 用户管理
Azkaban-3.x Solo-Server模式部署
Azkaban-3.x 生成keystore和truststore文件
Azkaban-3.x Two-Server模式搭建
Azkaban-3.x 页面操作手册
Azkaban-3.x 创建Flow
Azkaban-3.x Conditional Workflow
Kafka源码编译
基于Kafka的高性能流处理平台——Confluent
2. 大数据开发篇
利用Sqoop实现HBase的数据与MySQL数据的互导
利用Sqoop实现HDFS的数据与MySQL数据的互导
利用Sqoop实现Hive的数据与MySQL数据的互导
Hive案例01-行列转换
Hive案例02-数值累加
Hive案例03-最高气温
Hive案例04-员工部门表综合案例
Hive案例05-学生成绩表综合案例
Hive窗口函数01-SUM、MIN、MAX、AVG
Hive窗口函数02-NTILE、ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK
Hive窗口函数03-CUME_DIST、PERCENT_RANK
Hive窗口函数04-LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE
Hive窗口函数05-GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE、ROLLUP
Zookeeper的Shell命令使用
Zookeeper编程01-循环监听
Zookeeper编程02-服务器上下线动态感知
Zookeeper案例之4个逻辑思维训练小题目
HBase Shell常用命令
HBase Java API 01：基础操作
HBase Java API 02：过滤器
HBase Java API 03：HBase与MapReduce整合
HBase案例之2个逻辑思维训练小题目
HBase和Hive整合
Spark常用Transformations算子(一)
Spark常用Transformations算子(二)
Spark常用Actions算子
Spark-RDD持久化
Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase
Spark读写HBase之使用hortonworks的开源框架shc（一）：源码编译以及测试工程创建
Spark读写HBase之使用hortonworks的开源框架shc（二）：入门案例
Kafka 消费者旧版低级 API
Kafka 新版消费者 API（一）：订阅主题
Kafka 新版消费者 API（二）：提交偏移量
Kafka 新版消费者 API（三）：以时间戳查询消息和消费速度控制
Kafka 新版消费者 API（四）：优雅的退出消费者程序、多线程消费者以及独立消费者
Kafka 新版生产者 API
Kafka 主题管理 API
Kafka 自定义分区器
Kafka 自定义序列化器和反序列化器
大数据通用的序列化器——Apache Avro
Kafka 中使用 Avro 序列化框架(一)：使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类
Kafka 中使用 Avro 序列化框架(二)：使用 Twitter 的 Bijection 类库实现 avro 的序列化与反序列化
Kafka 中使用 Avro 序列化组件(三)：Confluent Schema Registry
3. 大数据组件核心原理篇
YARN Fair Scheduler
YARN Capacity Scheduler
Spark性能调优01-资源调优
Spark性能调优02-代码调优
Spark性能调优03-数据本地化调优
Spark性能调优04-数据倾斜调优
Spark性能调优05-Shuffle调优
Spark性能调优06-JVM调优
Spark on Yarn资源配置
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