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【基础】2016徐老师hadoop视频教程 68课时
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主题帖子学豆
本课程是16年最新的hadoop视频教程，课程讲的很细，非常适合动手能力比较弱的同学，老师手把手带着动手实践，知识点也非常全面，学会后足够用于面试求职。
总共68课时，大概三个星期可以掌握。
想要系统学习hadoop大数据研发的同学，有一定计算机编程基础，java基础学习效果更佳。
001.Hadoop介绍& && &&&00:11:10
002.VMware安装& && &&&00:06:24
003.Ubuntu下载与虚拟机下安装& && &&&00:07:28
004.Ubuntu常用命令& && &&&00:31:00
005.Ubuntu目录和权限& && &&&00:19:54
006.Ubuntu软件包桌面程序以及增强工具& && &&&00:21:48
007.Ubuntu本地软件源与ISO制作& && &&&00:23:21
008.Ubuntu克隆与Mac生成-网络连接方式& && &&&00:12:15
009.Hadoop在Ubuntu下安装JDK& && &&&00:09:46
010.Hadoop在Ubuntu下安装Hadoop& && &&&00:07:42
011.Hadoop配置独立模式& && &&&00:07:32
012.Hadoop配置伪分布模式& && &&&00:37:41
013.Hadoop配置完全分布模式之修改虚拟机名称和目录& && &&&00:06:48
014.Hadoop配置完全分布模式之修改登录提示和主机名& && &&&00:03:36
015.Hadoop配置完全分布模式之使用符号链接实现配置分离& && &&&00:05:37
016.Hadoop配置完全分布模式之克隆客户机与交互模式切换与hosts文件修改与ssh远程无密登录& && &&&00:15:28
017.Hadoop配置完全分布模式之IP设置与远程拷贝与格式化启动& && &&&00:11:01
018.Hadoop在Win7下免Cygwin环境安装伪分布式与第三方增强软件介入& && &&&00:11:18
019.Hadoop在Win7下免Cygwin环境安装NativeBug解决与dexpot多桌面应用& && &&&00:27:59
020.Hadoop架构分析之单节点体系& && &&&00:07:54
021.Hadoop架构分析之集群结构分析& && &&&00:10:44
022.Hadoop架构分析之HDFS架构分析& && &&&00:14:46
023.Hadoop架构分析之NN和DN原生文档解读& && &&&00:14:30
024.Hadoop架构分析之启动脚本分析（集群id的兼容处理与start-allcmd解析与批处理命令讲解）& && &&&00:43:35
025.Hadoop架构分析之启动脚本分析（start-dfs.cmd与hadoop-conf.cmd）& && &&&00:37:48
026.Hadoop架构分析之启动脚本分析（hadoop.cmd命令）& && &&&00:22:26
027.Hadoop架构分析之启动脚本分析（数据格式化与hdfs.cmd命令）& && &&&00:12:08
028.Hadoop架构分析之启动脚本分析（mapred.cmd和虚拟机参数设置）& && &&&00:13:01
029.Hadoop架构分析之启动脚本分析（start-yarn.cmd命令）& && &&&00:06:26
030.Hadoop架构分析之启动脚本分析（yarn.cmd与yarn-evn.cmd命令）& && &&&00:17:58
031.Hadoop架构分析之启动脚本分析终极hdsfs部分& && &&&00:34:13
032.Hadoop架构分析之启动脚本分析终极yarn部分& && &&&00:13:46
033.Hadoop MapReduce初识& && &&&00:11:05
034.Hadoop MapReduce编写Mapper类& && &&&00:17:59
035.Hadoop MapReduce编写Reducer类& && &&&00:06:40
036.Hadoop MapReduce编写主函数类类& && &&&00:10:34
037.Hadoop MapReduce独立模式运行程序& && &&&00:10:26
038.Hadoop MapReduce集群模式下运行程序 (1)& && &&&00:12:21
039.Hadoop MapReduce集群模式调整配置与shell脚本处理& && &&&00:34:20
040.Hadoop MapReduce集群模式调整配置最小块设置与web访问& && &&&00:21:14
041.Hadoop MapReduce集群模式调整配置考查数据分布& && &&&00:09:34
042.Hadoop MapReduce集群模式深入定制切割与副本数以及块大小定制& && &&&00:45:36
043.Hadoop MapReduce集群模式深入定制切割与切割法则考查& && &&&00:38:41
044.Hadoop MapReduce win7下配置networks文件映射主机名和端口号利于网络访问& && &&&00:04:11
045.Hadoop MapReduce原理之物理导航-eclipse安装-后台启动-命令化& && &&&00:18:38
046.Hadoop MapReduce原理之Hadoop插件安装-配置-验证& && &&&00:22:48
047.Hadoop MapReduce原理之与大象装进冰箱的相似点& && &&&00:07:48
048.Hadoop MapReduce原理之与进入流程图& && &&&00:15:11
049.Hadoop MapReduce原理之核心类Job和ResourceManager解读& && &&&00:17:06
050.Hadoop MapReduce原理之核心类NodeManager和MRAppMaster解读& && &&&00:12:32
051.Hadoop MapReduce原理代码实战之Job提交推演心类Yarn与MapTask与ReduceTask解读& && &&&00:10:47
052.Hadoop MapReduce原理之核心类RM与NM与AM的体系结构分析& && &&&00:26:33
053.Hadoop MapReduce原理代码实战之ClassNotFound错误信息展现与分析& && &&&00:09:44
054.Hadoop MapReduce原理代码实战之Ant使用& && &&&00:22:18
055.Hadoop MapReduce原理代码实战之Job提交推演& && &&&00:10:47
056.Hadoop MapReduce原理代码实战之Job初始化分析& && &&&00:20:50
057.Hadoop MapReduce原理代码实战之ResourceManager远程调试& && &&&00:27:15
058.Hadoop Yarn框架底层事件分发机制概述& && &&&00:40:19
059.Hadoop Yarn框架底层事件分发调试准备& && &&&00:14:16
060.Hadoop Yarn框架底层事件分发调试Async分发器调试& && &&&00:20:50
061.Hadoop Yarn框架底层事件分发调试RMAppImpl事件处理调试-状态机模型变换& && &&&00:19:17
062.Hadoop Yarn框架底层事件分发调试之状态机事件触发原理& && &&&00:08:20
063.Hadoop 底层IPC和RPC通信原理解析& && &&&00:42:05
064.Hadoop运行参数与Driver之数据环境处理与编程式& && &&&00:16:54
065.Hadoop运行参数与Driver之配置文件方式& && &&&00:07:34
066.Hadoop运行参数与Driver之参数指定方式与Driver& && &&&00:17:26
067.Hadoop MapReduce类型之组合函数& && &&&00:18:51
068.Hadoop MapReduce类型之分区函数以及自定义与注意事项
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支持了，哈哈，
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没有基础可以学会吗
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本教程主要介绍了Hadoop的使用方法，如Hadoop的源起与体系介绍、实施Hadoop集群、分布式文件系统HDFS，大数据存储实战、Map-Reduce体系架构、HBase体系架构与安装等，由于内容较多，本站仅提供部分章节在线学习，其他部分请在本站下载观看。
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第1章&内容如下：0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
本教程主要介绍了Hadoop的使用方法，如Hadoop的源起与体系介绍、实施Hadoop集群、分布式文件系统HDFS，大数据存储实战、Map-Reduce体系架构、HBase体系架构与安装等，由于内容较多，本站仅提供部分章节在线学习，其他部分请在本站下载观看。
Hadoop最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容。
1.Hadoop的源起与体系介绍
2.Hadoop的源起与体系介绍
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4.实施Hadoop集群
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7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战
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10.Map-Reduce体系架构
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13.Map-Reduce数据分析之一，API实战
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16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例
17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例
18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例
19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例
20.HBase体系架构与安装
21.HBase体系架构与安装
22.HBase体系架构与安装
23.HBase体系架构与安装
24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析
25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析
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27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例1
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29.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例1
30.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例2
31.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例3
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33.hadoop高级介绍
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38.hadoop高级应用
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43.Hadoop集群安装
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Hadoop视频[共44集适合入门 MP4格式] 适合新手
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一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。
[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。[2]
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