ZooKeeper入门视频课程

IT教育-汤小洋 2023-01-13 00:00:08

课程名称	适应人群
ZooKeeper入门视频课程	具有一定基础的Java开发人员，想学习ZooKeeper的朋友

本课程以通俗易懂的方式讲解ZooKeeper技术，课程内容包括： 1. ZooKeeper简介、应用场景 2. ZooKeeper文件系统和通知机制 3. ZooKeeper安装 4. 客户端操作、常用命令 5. ZooKeeper集群（配置集群、集群特性、选举机制、监听机制） 6. Java访问ZooKeeper 教学全程采用笔记+代码案例的形式讲解，通俗易懂！！！

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weixin_44791466 2020-09-03

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课件不应当只有视频？您写的文档我想要一份，

lanhuangwei2020 2020-08-31

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老师，您好，课程讲的非常好，就是在java访问zookeeper这节课上只提到java访问单点zookeeper，没有提到怎么连接zookeeper集群的介绍？

焰火灵姬 2020-04-21

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真的强

IT教育-汤小洋 2020-08-29

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@焰火灵姬感谢您的鼓励和认可，加油

焰火灵姬 2020-04-21

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真的强

IT教育-汤小洋 2020-04-22

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@焰火灵姬感谢您的认可，学习过程中有不懂的都可以加QQ群 461774691

mengxiaoliang888 2019-03-15

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老师很用心，支持，希望老师多出作品

IT教育-汤小洋 2020-08-29

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@mengxiaoliang888 感谢您的鼓励和认可，加油

mengxiaoliang888 2019-03-15

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老师很用心，支持，希望老师多出作品

IT教育-汤小洋 2019-04-10

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@mengxiaoliang888 谢谢鼓励和支持，互相学习，一起加油。有任何不懂的都可以问我。

text文件中是书籍百度网盘的下载地址和对应的提取码，谢谢！

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 1、课程简介 Zookeeper是一个开源分布式应用程序协调服务。提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。在大数据、分布式系统或架构中占有很重要的协调位置。 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，提供面向接口代理的高性能RPC调用、智能负载均衡、服务自动注册和发现、运行期流量调度、可视化服务治理和运维等功能。本套课程中，第一阶段深入Zookeeper原理和源码，分析Zookeeper的核心实现，并通过多个应用场景说明，体现出其重要性和广泛的应用性。第二阶段深入Dubbo RPC、SPI等核心功能点，列举多个示例加以应用说明，期望能够帮助学者快速提升Dobbo和Zookeeper的技术能力。 2、适应人群有一定的Java Web基础。 3、课程亮点系统的学习Dubbo技术栈，掌握Dubbo、Zookeeper架构原理及应用。 lZookeeper 分布式CAP原则 2PC、3PC Paxos、ZAB ZK单机&集群快速入门源码解析场景应用分布式锁、队列 1Dubbo RPC核心 RPC实现容错&治理 IO模型&Dubbo架构源码解析 4、主讲内容章节一：Zookeeper 1.分布式概述 2.ZK概述 3.分布式CAP 4.一致性实现 5.ZK单机&集群搭建 6.ZK快速入门 7.ZK源码解析 8.ZK应用场景 9.分布式锁和队列章节二：Dubbo 1.RPC核心 2.手写RPC 3.Dubbo高可用 4.Dubbo IO模型 5.Dubbo架构 6.源码解析

《Zookeeper从入门到精通课程资源》包含了入门开发详解，集群高可用结构讲解，Web界面监控 ,案例实战

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。这套视频课程一共包含十个章节，会将看着让人头大的大数据化繁为简，老师用生动的语言让大数据通俗易懂，更容易让大家接受和学习。课程亮点： 1、知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2、生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3、结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4、每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。适用人群： 1、对大数据Hadoop感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。课程介绍：第一章大数据基础和Zookeeper入门第二章 Zookeeper操作和Hadoop环境搭建第三章 HDFS操作第四章 HDFS的JavaAPI操作和MapReduce入门第五章 MapReduce的WordCount案例和分区第六章 MapReduce的排序和序列化第七章 MapReduce的运行机制和join操作第八章 MapReduce的其他操作和yarn 第九章数仓Hive基本操作第十章数仓Hive的其他操作和调优

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