赵渝强老师:Hadoop 2.x(一) 大数据基础实战视频课程

详细介绍Hadoop 2.x的起源和背景知识;并深入讨论Hadoop 2.x的体系结构,包括:HDFS的架构和 MapReduce的运行机制。

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中级43课时2018/04/27更新

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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

本课程适合于有一定javaSE基础知识,并熟练使用linux系统的学员。

你将会学到:

详细介绍Hadoop 2.x的起源和背景知识;并深入讨论Hadoop 2.x的体系结构,包括:HDFS的架构和 MapReduce的运行机制。

课程简介:


购买大数据Hadoop课程套餐,享八五折优惠!!

套餐地址:https://edu.51cto.com/topic/1155.html 


赵渝强老师博客地址:http://collen7788.blog.51cto.com/


  1. 了解Hadoop的历史及目前发展的现状、以及Hadoop的技术特点,从而把握分布式计算框架及未来发展方向,在大数据时代能为企业的技术选型及架构设计提供决策参考。

  2. 学习Hadoop的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,从而熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍,帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。

  3. 本门课程是Hadoop的基础课程,重点将介绍Hadoop的背景知识。HDFS的体系结构,MapReduce程序的原理和开发,以及Hadoop环境的搭建。为后续继续学习Hadoop的高级课程奠定基础。


本系列课程共包含以下五门课程:
1、Hadoop 2.x 大数据基础
    
https://edu.51cto.com/course/course_id-6704.html 

2、Hadoop 2.x 大数据进阶
     
https://edu.51cto.com/course/course_id-6705.html 

3、Hadoop 2.x 数据分析引擎:Hive
     
https://edu.51cto.com/course/course_id-6706.html 

4、Hadoop 2.x 数据分析引擎:Pig
     
https://edu.51cto.com/course/course_id-6707.html 


5、Hadoop 2.x(五)  MapReduce实战案例集锦 

    https://edu.51cto.com/course/course_id-8288.html 


6、Hadoop 2.x(六)  使用Avro实现序列化 

    https://edu.51cto.com/course/course_id-8978.html 


7、Hadoop 2.x (七):工作流引擎Oozie

     https://edu.51cto.com/course/10353.html 



建议学员从第一门课程开始,逐步学习;并完成相应的实验,这样可以更好的理解和学习Hadoop的体系结构。

《Hadoop 2.x(一) 大数据基础实战视频课程》课程大纲


第一章 课程概述
1、课程概述
2、课时实验环境介绍    
3、什么是数据仓库?
4、Hadoop的起源:Google的思想概述
5、Google的基本思想1:分布式文件系统GFS
6、Google的基本思想2:倒排索引
7、Google的基本思想3:PageRank
8、Google的基本思想4:BigTable
9、本讲内容总结

第二章 Hadoop 2.x HDFS的体系架构
10、HDFS体系结构之一:NameNode和DataNode
11、HDFS体系结构之二:HDFS文件上传的过程
12、HDFS体系结构之三:文件下载的过程    
13、HDFS体系结构之四:示例-文件上传和下载
14、HDFS体系结构之五:SecondaryNameNode
15、HDFS体系结构之六:HDFS的瓶颈

第三章 Yarn的体系结构和MapReduce运行的过程
16、MapReduce程序在Yarn平台上的执行过程

第四章 HBase的体系结构
17、HBase的体系结构
18、HBase的表结构

第五章 Hadoop 2.x的生态圈
19、Hadoop的生态圈

第六章 Hadoop 2.x 的安装和配置
20、Hadoop的安装之一:Linux和JDK
21、Hadoop的安装之二:本地模式
22、Hadoop的安装之三:伪分布模式    
23、Hadoop的安装之四:SSH免密码登录原理和配置
24、Hadoop的安装之五:Hadoop的WebConsole

第七章 Hadoop应用案例分析
25、Hadoop应用案例一:基于大数据的互联网架构
26、Hadoop应用案例二:基于Hadoop的日志分析    
27、Hadoop应用案例三:Hadoop在淘宝中的应用

第八章 操作HDFS
28、HDFS体系结构知识点回顾
29、通过命令行访问HDFS    
30、HDFS的Java编程案例一
31、HDFS的Java编程案例二
32、HDFS的Java编程案例三
33、本章小结

第九章 使用MapReduce程序处理数据
34、本讲概述
35、MapReduce的基本概念和原理    
36、第一个MapReduce程序
37、Hadoop序列化的基本概念
38、编写Hadoop序列化的程序
39、MapReduce的排序
40、MapReduce的分区
41、什么是Combiner
42、什么是Shuffle
43、本讲总结

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