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                • 10h

                  课程时长

                • 长期有效

                  有效期

                课程简介

                本课程是大数据学科的入门教程,将会为您讲述hadoop的具体内容,对大数据感兴趣的你一定不要错过哦!

                Hadoop实现了一个分布式文件系统,简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求,可以以流的形式访问文件系统中的数据。Hadoop中的分布式计算框架,使的分布式编程更简单,能够很好的处理存储在hdfs上的海量数据。

                适合人群

                1.想要转行大数据开发的在职程序员

                2.想了解大数据处理的所有人员

                课程亮点

                1.从hadoop基本使用、运行原理、实战案例 全方位讲解

                2.从概念讲起,没有接触过hadoop的学员也能很好理解

                3.课程内容精炼,学习效率高

                主讲内容

                第一章 Apache Hadoop简介

                01.Hadoop介绍

                02.Hadoop发展简史

                03.Hadoop特性优点&国内外应用

                第二章 Apache Hadoop—集群搭建

                01.集群搭建--发行版本&集群简介

                02.集群搭建--服务器环境准备

                03.集群搭建--JDK环境安装

                04.集群搭建--安装包目录结构

                05.集群搭建--配置文件修改上

                06.集群搭建--配置文件修改下

                07.集群搭建--配置文件注意事项

                08.集群搭建--namenode格式化

                09.集群搭建--启动方式

                10.集群搭建--集群ui&初体验

                第三章 Apache Hadoop—HDFS

                01.HDFS--介绍&模拟实现思路

                02.HDFS--设计目标

                03.HDFS--重要特性

                04.HDFS--shell客户端

                05.HDFS--shell常用命令介绍

                06.HDFS基本原理--NameNode概述

                07.HDFS基本原理--DataNode概述

                08.HDFS工作机制--概述

                09.HDFS工作机制--写数据流程--上

                10.HDFS工作机制--写数据流程--下

                11.HDFS工作机制--读数据流程

                12.HDFS应用开发--JAVA api环境&对象

                13.HDFS应用开发--创建目录&客户端身份设置

                14.HDFS应用开发--下载文件&本地hadoop环境配置

                15.HDFS应用开发--其他api&Stream操作

                16.案例:shell定时采集数据至hdfs--需求分析

                17.案例:shell定时采集数据至hdfs--实现

                第四章 Hadoop MapReduce

                01.理解MapReduce思想

                02.MapReduce计算模拟实现思路

                03.MapReduce设计构思

                04.MapReduce框架结构&编程规范

                05.WordCount案例--Mapper编写:mr数据类型

                06.WordCount案例--Mapper编写:map方法

                07.WordCount案例--Reducer编写:类型确定&如何调用

                08.WordCount案例--Reducer编写:reduce方法编程

                09.WordCount案例--运行主类Job编程

                10.程序运行模型--集群运行模式

                11.程序运行模型--本地运行模式

                12.MapReduce的输入和输出

                第五章 MapReduce数据分区&分区规则及编程案例

                01.理解MapReduce思想

                02.MapReduce计算模拟实现思路

                03.MapReduce设计构思

                04.MapReduce框架结构&编程规范

                05.WordCount案例--Mapper编写:mr数据类型

                06.WordCount案例--Mapper编写:map方法

                07.WordCount案例--Reducer编写:类型确定&如何调用

                08.WordCount案例--Reducer编写:reduce方法编程

                09.WordCount案例--运行主类Job编程

                10.程序运行模型--集群运行模式

                11.程序运行模型--本地运行模式

                12.MapReduce的输入和输出

                第六章 Apache Flume概述及案例讲解

                01.概述&运行机制

                02.安装部署&netcat-logger

                03.案例--采集目录至HDFS

                04.案例--spooldir使用注意事项

                05.案例--采集文件至HDFS

                06.高级功能--load balance

                07.高级功能--failover

                08.实战案例--采集日志汇总&拦截器使用

                09.扩展了解--自定义拦截器思路

                学完收获

                1.快速了解hadoop

                2.学会hadoop集群中的文件存储功能.分布式编程框架

                3.了解离线大数据处理的基本流程

                 

                师资团队
                • 黑马大数据讲师
                  讲师
                  多年JavaEE开发及编码经验,曾主导多个项目开发,熟悉SpringMVC、MyBatis、Spring等JavaWeb技术,具有多年大数据开发经验,对大数据领域中的常用框架hadoop、hive、flume、kafka、storm、spark等有丰富的实战经验和研究。授课风格严谨,课堂气氛活跃。