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【全民大数据】带你了解Hadoop前世今生(MapReduce、Yarn、HDFS核心基石)
  
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【全民大数据】带你了解Hadoop前世今生(MapReduce、Yarn、HDFS核心基石)

Apache Hadoop是一个应用java语言实现的软件框架,再由大量的廉价的计算机组成的集群中运行海量数据的分布式并行计算框架,它可以让应用程序支持上千个节...

适合人群:高级
课时数量:8课时
用到技术:Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn、BigData、GFS、BigTable
涉及项目:网站流量综合指标分析、MapReduce高级编程案例

  • 课程顾问贴心解答

    为你推荐精品课程,无论就业还是升职加薪,毫无压力。

  • 名企定制紧随大流

    量身打造紧贴企业需求的实用性课程。

  • 系统教学把控效果

    集学、测、练为一体的学习系统为你科学的安排学习进度,提高效率。

  • 一线大师1对1指导

    课程研发团队内一线资深讲师一对一指导,手把手教学,直到学会。

  • 点播答疑完美结合

    每周2-3次直播解答,保证学员日常学习问题能得到解决。

  • 量身定制学习计划

    告别杂乱的学习方式,我们会根据你的情况定制学习计划。

推荐学习

1.直播安排

        1.1 本课程总直播课时8课时,课程循环直播周期4周(每周两次课),每周一、周二晚上八点至九点直播授课。

         1.2 下期直播开始时间911

2.试听安排

 

         每周一晚八点至九点为公开直播,可参与试看。试看链接:链接

 

 

大数据的时代已经到来,各个行业都已经被席卷,在这海量数据的环境下,传统数据库显然满足不了我们的需求,然而hadoop却正好解决了我们这个难题,hadoop之父Doug Cutting 借鉴了google GFS的设计理念,开发了属于我们大数据的文件系统, HDFS分布式储存文件系统,不再依靠昂贵的服务器,一批便宜的机器就可解决我们储存数据的难题。同时依据谷歌mapreduce的思想,研发了大数据并行计算框架mapreduce,本课程就是在hadoop2.7.0的基础上进行深度剖析,例如hadoop应用解析,文件系统架构层剖析,mapreduce高级编程,再结合一个典型案例。让学员不仅掌握hadoop的原理,还能用运用自如。

 

 

   1.课程研发环境
    开发工具:myeclipse
    浏览器:Firefox、Chrome
    运行环境:CentOS6.5
    案例后台环境:Java、myEclipse

2.内容简介
    Apache Hadoop是一个应用java语言实现的软件框架,再由大量的廉价的计算机组成的集群中运行海量数据的分布式并行计算框架,它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称,主要是由分布式存储(HDFS)、和分布式并行计算(MapReduce)等组成。
    本系课程,主要分为两部分完成。第一部分:掌握hadoop的语法。 第二部分:通过一些实际的案例来强化同学们对该技术的灵活运用。学完本系列课程后,学员将会达到学习目标:只要具有Java基础的学员都能灵活运用hadoop框架。

 

史良,三年IT开发经验,后转型IT软件教育行业,并在国内某知名机构参与研发大数据专业课程与相关教材设计,并在研发期间获得“优秀研发专员“”称号嘉奖,熟悉Hadoop、HBase、spark等大数据核心技术及生态圈框架,现任北风网大数据讲师,获得首批教师资质考核认证。授课风格:深入浅出,接地气。

 

 

第1讲 [Hadoop]_企业数据平台与Hadoop应用分析
第2讲 [Hadoop]_存储层HDFS文件系统架构层剖析
第3讲 [Hadoop]_Hadoop版本介绍&集群环境部署
第4讲 [Hadoop]_MapReduce&Yarn原理剖析
第5讲 [Hadoop]_MapReduce高级编程案例
第6讲 [Hadoop]_Hadoop常用JavaAPI调用讲解
第7讲 [Hadoop]_网站流量后台数据分析案例
第8讲 [Hadoop]_Hadoop集群环境优化与Hadoop3.x新特性介绍
 

 

 

 

 

本系课程,主要分为两部分完成
第一部分:掌握hadoop环境搭建及javaapi编写。
第二部分:通过一些实际的分析案例来强化同学们对该技术的灵活运用。
学完本系列课程后,学员将会达到以下学习目标:
只要具有java基础的学员都能灵活运用hadoop框架。

 

 

亮点一、最前沿的大数据技术、细致的架构讲解、搭载经典数据分析案例

亮点二、以企业使用的角度讲解Hadoop 2.x的各个知识,抽取案例模型讲解

亮点三、整套课程以实际操作为主,让大家对Hadoop 2.x环境、MapReduce编写深层次的理解掌握

 

 

       1.课程针对人群
  学习本套课程需要有一定java语言及linux基础,

适合于hadoop初学者、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。

高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

数据仓库管理人员、建模人员,分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。

      2.我该怎么学,如何才能学好这门课程,给些建议。

  2.1、时间上的安排建议

  每周固定时间直播,所以希望大家合理安排时间,准时参加课程,这样才能有最好的授课体验,及时与老师互动。

  2.2、学习要求

  老师课堂演示的案例、效果或者布置的作业,希望大家课后务必自己思考并动手实践,遇到问题及时在课上或者学习群里提出。

      3、讲师建议

    3.1.直播结束后,老师会提供录播,但是希望大家先抛开视频,独立自己把上课中的示例写一遍,看自己是否理解,如果不正确,可以回过头看再看下视频,如果反复,达到真正理解和熟练掌握的目的。

    3.2.对于项目实战部分,一定要自己亲自动手做一遍,不要满足听完就OK

    3.3. 建议一般听课,一般拿个纸和笔,做一些记录和笔记,这是一种非常好的学习习惯。

    3.4. 一定不要过于依赖老师,要学会看API和使用百度,学会思考,学会举一反三

 

3.5. 最后祝您学有所成

 

 

  课程是属于某个特定的专业技术,掌握该技术后,你可以从事以下职位的相关工作
      1、hadoop开发工程师

     2Hadoop 研发工程师

     3Hadoop 运维工程师