大数据生态圈
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- 重要：Kafka第3篇之一条消息如何被存储到Broker上
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- Spark内核分析之Shuffle操作流程（非常重要）
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- Spark内核分析之DAGScheduler划分算法实现原理讲解
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- Spark内核分析之SparkContext初始化源码分析
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- Spark内核分析之spark作业的三种提交方式
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- Spark性能调优九之常用算子调优
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- Spark性能调优篇七之JVM相关参数调整
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- Spark性能调优篇五之使用fastUtil工具包
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- Spark性能调优篇四之使用Kryo进行序列化操作
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- Spark性能调优篇三之广播方式传输数据
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- Spark性能调优篇二之重构RDD架构及RDD持久化
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- Spark性能调优篇一之任务提交参数调整
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- spark-1.3.0的编译及三种运行模式的配置
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- Hadoop HA及Failover搭建
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- hadoop2.5.0完全分布式环境搭建（亲测有效）
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- Hive中常用的一些配置操作（日志，显示等操作）
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- 搭建CM(ClouderaManager)
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- 大数据在实际生产环境的前期准备
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- Fluem的安装及使用
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- Hive基本操作
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- Hive在Linux下完全分布式环境的搭建
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- Hbase集群搭建最常见的问题及解决办法
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- Hadoop1.2.1 WordCount Java 实现方式
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- Mapreduce实现原理总结
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- VMware下Linux的网络配置
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- Mac 下安装虚拟机及CentOS6.5的安装，以及ssh工具的
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