完整全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/65977804
【完整课程列表】
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 01.Hadoop简介与安装入门（共29页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 02.MapReduce（共23页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 03.Hadoop YARN（共25页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 04.MapReduce Eclipse开发插件（共20页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 05.Hadoop入门数据分析实战（共57页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 06.HDFS（共38页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 07.HDFS Shell命令（共21页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 08.HDFS文件接口（共41页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 09.MapReduce序列化（共29页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 10.MapReduce MP过程进阶（共42页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 11.MapReduce IO操作（共61页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 12.序列化框架（共28页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 13.深入MapReduce应用开发（共21页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 14.Hadoop集群配置（共6页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 15.Hive（共46页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 16.Hive操作（共43页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 17.Hive查询（共32页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 18.HBase（共43页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 19.Pig（共33页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 20.Pig Latin（共36页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 21.Pig模式与函数（共64页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 22.Zookeeper（共28页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 23.Zookeeper服务（共47页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 24.使用Zookeeper构建应用（共34页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 25.Sqoop（共19页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 26.深入Sqoop的导入（共29页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 27.深入Sqoop导出（共19页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 28.Flume（共33页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 29.Kafka（共30页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 30.Kafka开发（共34页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 31.Strom（共14页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 32.Spark入门之Scala（共173页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 33.Spark入门（共40页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 34.SparkSQL（共15页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 35.Oozie（共41页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 36.Impala（共20页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 37.Solr（共38页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 38.Lily（共23页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 39.Titan（共20页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 40.Neo4j（共50页）.pptx
大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 41.Elasticsearch（共17页）.pptx
【大数据与云计算教程】课程涵盖了从基础到深入的多个关键领域，主要围绕Hadoop和相关技术展开。Hadoop是大数据处理的核心，它是一个开源的分布式计算框架，特别适合处理和存储大规模数据集。
1. **Hadoop简介与安装入门**：这部分内容介绍了Hadoop的基本概念，包括其设计理念和架构，以及如何在系统上安装和配置Hadoop环境。对于初学者，这是理解Hadoop的基础。
2. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的主要计算模型，分为Map和Reduce两个阶段。课程详细讲解了MapReduce的工作原理，以及如何编写MapReduce程序，包括数据序列化和MP过程的进阶内容。
3. **Hadoop YARN**：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，用于调度和管理集群资源。这部分内容会涉及YARN的架构、工作流程和资源调度策略。
4. **HDFS**：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的数据存储层。课程涵盖了HDFS的原理、文件接口、Shell命令及文件系统的操作和管理。
5. **Hadoop集群配置**：这部分专门讨论了如何配置Hadoop集群，包括各个节点的设置、网络配置、安全性设定等，这对于搭建和维护高效稳定的大数据处理平台至关重要。
6. **Hive、HBase、Pig**：这些是建立在Hadoop上的数据仓库和分析工具。Hive提供了SQL-like查询语言，HBase是NoSQL数据库，而Pig则是一个数据流处理框架。课程中将介绍它们的使用和优化技巧。
7. **Zookeeper**：Zookeeper是一个分布式协调服务，用于管理集群配置、命名服务、分布式同步等。课程深入讲解了Zookeeper的服务及其在构建分布式应用中的作用。
8. **Spark**：Spark是快速、通用且可扩展的大数据处理框架，以其高效的内存计算能力著称。课程包括了Spark的基本概念、Scala编程入门以及SparkSQL的应用。
9. **Sqoop、Flume、Kafka、Strom**：这些工具分别用于数据导入导出、日志收集、实时流处理和复杂事件处理，是大数据生态系统中的重要组成部分。
10. **Neo4j、Elasticsearch**：Neo4j是图形数据库，适合处理复杂的关联数据；Elasticsearch是分布式搜索引擎，用于实时数据分析和搜索。
在学习过程中，学生应掌握SSH的使用，特别是无密码登录集群的配置，这对于远程管理和操作Hadoop集群十分关键。此外，了解并掌握Hadoop的各种配置文件，如`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`，以及配置文件的同步管理工具如rsync，对于有效管理Hadoop集群也非常重要。
这些课程内容丰富，全面覆盖了大数据与云计算的核心技术，是学习和提升大数据处理能力的宝贵资源。通过学习，不仅可以掌握大数据处理的基础知识，还能深入了解并实践各种工具的使用，为在实际项目中应用大数据技术打下坚实基础。
