Hadoop
- 概念
- HDFS
- MapReduce
- Hadoop MapReduce作业的生命周期

Spark
- 概念
- 核心架构
- 核心组件
- SPARK编程模型
- SPARK计算模型
- SPARK运行流程
- SPARK RDD流程
- SPARK RDD

由于篇幅限制小编,pdf文档的详解资料太全面,细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!有需要的程序猿(媛)可以帮忙转发+关注,后台私信【大数据资料】即可
HBase
- 概念
- 列式存储
- Hbase核心概念
- Hbase核心架构
- Hbase的写逻辑
- HBase vs Cassandra

Yarn
- 概念
- ResourceManager
- NodeManager.
- ApplicationMaster
- YARN运行流程

Zookeeper
- Zookeeper概念
- Zookeeper角色
- Zookeeper工作原理(原子广播)
- Znode有四种形式的目录节点

Kafka
- Kafka概念
- Kafka数据存储设计
- 生产者设计
- 消费者设计

负载均衡
- 四层负载均衡
- 七层负载均衡
- 轮循均衡
- 权重轮循均衡
- 随机均衡
- 权重随机均衡
- 响应速度均衡
- 最少连接数均衡
- 处理能力均衡
- DNS响应均衡
- 哈希算法

Storm
- 概念
- 集群架构
- 编程模型( spout-> tuple-> bolt )
- Topology运行
- Storm Streaming Grouping

数据库
- 储存引擎
- 索引
- 数据库三范式
- 储存过程
- 触发器
- 数据库并发策略
- 数据库锁
- 基于Redis分布式锁
- CAP


机器学习
- 决策树
- 随机森林算法
- 逻辑回归
- SVM
- 朴素贝叶斯
- K最近邻算法
- K均值算法
- Adaboost算法
- 神经网络

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本文详细介绍了Hadoop、Spark、HBase、YARN、Zookeeper、Kafka等大数据核心技术,涵盖了它们的概念、架构、运行流程及核心组件。同时,讨论了负载均衡的多种策略,并提及了数据库的存储引擎、索引等基础知识。此外,还涉及了机器学习中的决策树、随机森林等算法。通过对这些技术的深入理解,读者能够全面了解大数据处理和分布式计算的生态系统。
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