终章：蜕变，破茧成蝶！

集合，准备团战！终于来到我们的最终章了，快来跟我一起蜕变，破茧成蝶吧！关注专栏《破茧成蝶——大数据篇》查看相关系列文章~

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一、Hadoop篇

一、Hadoop框架介绍

二、Linux下搭建Hadoop的运行环境

三、Hadoop运行模式（本地模式、伪分布模式）

四、Hadoop的运行模式（完全分布式）

五、Hadoop核心组件之HDFS

六、HDFS中的NameNode和SecondaryNameNode

七、Hadoop源码编译

八、HDFS中的DataNode

九、Hadoop核心组件之MapReduce

十、Hadoop的序列化

十一、MapReduce中的InputFormat

十二、MapReduce中的Shuffle

十三、MapReduce中的OutputFormat

十四、MapReduce中的Join操作

十五、Hadoop中数据清洗（ETL）的简单应用

十六、Hadoop中的数据压缩

十七、Hadoop核心组件之Yarn

十八、Hadoop的优化

二十三、Hadoop的HA（高可用）

二十四、案例：分析日志数据，降序输出TopN

二十五、案例：对多个日志文件建立搜索索引

二十六、案例：寻找CSDN不同粉丝之间共同关注的博主

二、Zookeeper篇

十九、Zookeeper介绍

二十、Linux安装Zookeeper

二十一、Zookeeper的命令行操作

二十二、Zookeeper的API代码应用

二十七、Zookeeper的内部原理与ZAB协议

三、Hive篇

二十八、Hive的基本概念

二十九、Linux安装Hive并更改Metastore依赖库

三十、Hive的数据类型以及常用的属性配置

三十一、Hive的DDL数据定义

三十二、Hive的DML数据操作

三十三、Hive中的查询语句

三十四、Hive常用的函数

三十五、Hive的优化

四、Flume篇

三十六、Flume框架介绍

三十七、Flume的安装及测试

三十八、几个Flume的使用案例

三十九、Flume自定义Source、Sink

四十、Flume自定义MySQLSource

四十一、使用Ganglia监控Flume

五、Kafka篇

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