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--課程已於 2020 年 10 月更新--
本課程是關於多執行緒和併發程式設計的基礎知識和一些平行計算的概念。
在 21 世紀，隨著大數據( Big Data )和機器學習( Machine Learning )的出現，這個話題變得越來越流行。
課程將考慮執行緒( threads )、同步( synchronization )和鎖( locks )等底層概念。
接著將介紹並行程式庫( concurrent library ): 當然，在實現多執行緒應用程式時，可以使用內建的類別( classes )和介面( interfaces )。
然後將開發一些小程式作為多執行緒的展示案例 : 用餐-哲學家問題或圖書館內的學生模擬。 最後是關於平行計算和 MapReduce。
https://softnshare.com/multithreading-and-parallel-computing-in-java/
在這個全面的課程中學習和掌握最受歡迎的大數據技術，由亞馬遜和 IMDb 的前工程師和高級經理教授。
從這 14.5 小時的課程，你會學到
1. 設計運用 Hadoop 和相關技術管理“大數據”的分散式系統。
2. 使用 HDFS 和 MapReduce 大規模儲存和分析資料。
3. 使用 Pig 和 Spark 創建腳本，以更複雜的方式處理 Hadoop 群集上的資料。
4. 使用 Hive 和 MySQL分析關聯資料
5. 使用 HBase、Cassandra 和 MongoDB 分析非關係資料
與 Drill、Phoenix 和 Presto 互動式查詢資料
6. 為你的應用選擇合適的資料儲存技術
7. 了解 Hadoop 群集如何由 YARN、Tez、Mesos、Zookeeper、Zeppelin、Hue 和 Oozie進行管理。
8. 使用 Kafka、Sqoop 和 Flume 將資料發佈到你的 Hadoop群集
9. 使用Spark Streaming、Flink 和 Storm 處理串流資料
https://softnshare.com/ultimate-hands-on-hadoop-tame-your-…/
學習 Hadoop、MapReduce、HDFS、Spark、Pig、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Flume – 等超過 25 種大數據技術。
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1. 設計運用 Hadoop 和相關技術管理“大數據”的分散式系統。
2. 使用 HDFS 和 MapReduce 大規模儲存和分析資料。
3. 使用 Pig 和 Spark 創建腳本，以更複雜的方式處理 Hadoop 群集上的資料。
4. 使用 Hive 和 MySQL分析關聯資料
5. 使用 HBase、Cassandra 和 MongoDB 分析非關係資料
與 Drill、Phoenix 和 Presto 互動式查詢資料
6. 為你的應用選擇合適的資料儲存技術
7. 了解 Hadoop 群集如何由 YARN、Tez、Mesos、Zookeeper、Zeppelin、Hue 和 Oozie進行管理。
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mapreduce應用 在 175 尚硅谷MapReduce 计数器应用 - YouTube 的美食出口停車場
175 尚硅谷 MapReduce 计数器 应用. Watch later. Share. Copy link. Info. Shopping. Tap to unmute. If playback doesn't begin shortly, ... ... <看更多>