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首页 - 课程列表 - 课程详情
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大数据系统基础
课程类型:
选修课
主讲教师:
王建民
课程来源:
清华大学
建议学分:
0.00分
课程编码:
xtzx2819
课程介绍
课程目录
教师团队
1. 绪论
s
什么是大数据
(12分钟)
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大数据典型应用
(3分钟)
s
大数据的特点
(10分钟)
s
大数据技术体系
(9分钟)
s
大数据生态系统
(4分钟)
s
大数据技术挑战
(3分钟)
s
课程内容
(2分钟)
2.云计算
s
2.1大数据和云计算关系概述
(7分钟)
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2.2并行化理念
(4分钟)
s
2.3规模经济理念
(7分钟)
s
2.4从仓库规模计算机到云
(3分钟)
s
2.5云计算商业模式概述
(9分钟)
s
2.6云计算带来的价值
(3分钟)
s
2.7云计算的分类
(6分钟)
s
2.8虚拟化技术概述
(4分钟)
s
2.9计算虚拟化
(10分钟)
s
2.10网络虚拟化:基础
(8分钟)
s
2.11网络虚拟化:软件定义网络
(6分钟)
s
2.12软件定义网络实现
(6分钟)
s
2.13存储虚拟化:用户接口
(9分钟)
s
2.14存储虚拟化:分布式存储实现方式
(5分钟)
s
2.15虚拟化技术总结
(5分钟)
s
2.16OPENSTACK
(6分钟)
s
2.17云计算小结
(4分钟)
3.文件存储
s
授课视频
(8分钟)
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授课视频
(4分钟)
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授课视频
(4分钟)
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授课视频
(6分钟)
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授课视频
(7分钟)
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授课视频
(5分钟)
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授课视频
(4分钟)
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授课视频
(4分钟)
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授课视频
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(5分钟)
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授课视频
(8分钟)
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授课视频
(7分钟)
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(10分钟)
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授课视频
(7分钟)
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授课视频
(7分钟)
s
授课视频
(5分钟)
4. 处理框架
s
4.1大数据的处理框架
(11分钟)
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4.2MapReduce编程模型
(9分钟)
s
MapReduce执行过程
(10分钟)
s
4.4MapReduce数据流
(5分钟)
s
4.5MapReduce性能优化与容错
(7分钟)
s
4.6Hadoop
(7分钟)
s
4.7MapReduce总结
(9分钟)
s
4.8Pig Latin
(7分钟)
s
4.9Pig Latin语法
(6分钟)
s
4.10Pig Latin 嵌套数据类型
(9分钟)
s
4.11Pig Latin 实现与优化
(7分钟)
s
Pig Latin 实现与优化(2)
(6分钟)
s
4.13类似框架
(2分钟)
s
4.14章节总结
(9分钟)
5.内存计算
s
5.1内存计算概述
(3分钟)
s
5.2并行计算挑战
(3分钟)
s
5.3并行计算的局限性
(6分钟)
s
5.4大数据处理并行系统
(2分钟)
s
5.5内存计算需求
(4分钟)
s
5.6MapReduce文件传递数据
(4分钟)
s
5.7内存计算的可行性
(4分钟)
s
5.8内存层次的延迟
(6分钟)
s
5.9内存计算实例-spark
(6分钟)
s
5.10SPARK-RDD
(8分钟)
s
5.11大数据并行系统
(3分钟)
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5.12Spark编程接口
(5分钟)
s
5.13Spark编程实例——Log挖掘
(6分钟)
s
5.14Spark编程实例——WorkCount
(3分钟)
s
5.15Spark实现技术
(3分钟)
s
5.16复杂的DAG示例
(6分钟)
s
5.17RDD性能的提高
(4分钟)
s
5.18Spark应用和生态环境
(5分钟)
s
5.19Spark的局限性
(3分钟)
6. NoSQL
s
NoSQL与Cassandra
(4分钟)
s
数据模型、接口、语言
(6分钟)
s
系统架构与Gossip协议
(7分钟)
s
一致性哈希与数据分区
(5分钟)
s
数据副本及一致性
(9分钟)
s
节点本地数据存储
(5分钟)
7. 流计算
s
授课视屏
(2分钟)
s
授课视屏
(3分钟)
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授课视屏
(3分钟)
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授课视屏
(3分钟)
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授课视屏
(6分钟)
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授课视屏
(0分钟)
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授课视屏
(12分钟)
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授课视屏
(15分钟)
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授课视屏
(17分钟)
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授课视屏
(3分钟)