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Hadoop系列课程

课程数:6节  课程有效期:60天  学习人数:

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Hadoop系列课程目录6节课程,已更新完毕

  • 学习目标: 1.了解大数据的产生及发展 ; 2.了解大数据应用的原理 ; 3.了解系列课程内容 。
  • 本节课为大家讲解hadoop开发环境搭建的相关知识,主要包括以下几个内容: 1、Vmware的安装介绍 2、Ubuntu的安装介绍 3、Vmware-Tools的安装介绍 4、Java环境配置 5、Hadoop集群安装 6、验证Hadoop配置 7、运行Wordcount程序
  • 提起hadoop文件系统,首先想到的是HDFS,HDFS是hadoop主要的文件系统,hadoop还集成了其他文件系统,hadoop的文件系统是一个抽象的概念,HDFS只是其中的一种实现。 学习目标: 掌握HDFS编程。
  • MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 学习目标: 掌握MapReduce的原理并灵活运用。
  • 前面几课讲解了hadoop的文件系统和计算框架,那么大数据的数据库是一个什么样的东西呢,它就是HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 学习目标: 掌握常用的Shell命令。
  • 案例实战是最好的学习方式,本次课程内容: 学习目标: 能够实现HBase综合案例。
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讲师介绍

讲师

尹会生

毕业于北京理工大学,现任西山居高级工程师,奇点大数据知名公账号创始人之一,《白话大数据与机器学习》作者之一,曾担任新浪网研发中心技术经理和某知名机构高级讲师,曾多次在企业中进行机器和内核调优相关课程的培训,目前专注于计算机视觉和机器学习领域。

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