课程概述-51CTO学堂

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课程介绍

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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/

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。
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。
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