hadoop與大數據技術大會

『壹』 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"http://vdisk.weibo.com/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

『貳』 如何為大數據處理構建高性能Hadoop集群

越來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但Hadoop集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。

關於Hadoop

「大數據」是鬆散的數據集合，海量數據的不斷增長迫使企業需要通過一種新的方式去管理。大數據是結構化或非結構化的多種數據類型的大集合。而 Hadoop則是Apache發布的軟體架構，用以分析PB級的非結構化數據，並將其轉換成其他應用程序可管理處理的形式。Hadoop使得對大數據處理成為可能，並能夠幫助企業可從客戶數據之中發掘新的商機。如果能夠進行實時處理或者接近實時處理，那麼其將為許多行業的用戶提供強大的優勢。

Hadoop是基於谷歌的MapRece和分布式文件系統原理而專門設計的，其可在通用的網路和伺服器硬體上進行部署，並使之成為計算集群。

Hadoop模型

Hadoop的工作原理是將一個非常大的數據集切割成一個較小的單元，以能夠被查詢處理。同一個節點的計算資源用於並行查詢處理。當任務處理結束後，其處理結果將被匯總並向用戶報告，或者通過業務分析應用程序處理以進行進一步分析或儀表盤顯示。

為了最大限度地減少處理時間，在此並行架構中，Hadoop「moves jobs to data」，而非像傳統模式那樣「moving data to jobs」。這就意味著，一旦數據存儲在分布式系統之中，在實時搜索、查詢或數據挖掘等操作時，如訪問本地數據，在數據處理過程中，各節點之間將只有一個本地查詢結果，這樣可降低運營開支。

Hadoop的最大特點在於其內置的並行處理和線性擴展能力，提供對大型數據集查詢並生成結果。在結構上，Hadoop主要有兩個部分：

Hadoop分布式文件系統(HDFS)將數據文件切割成數據塊，並將其存儲在多個節點之內，以提供容錯性和高性能。除了大量的多個節點的聚合I/O，性能通常取決於數據塊的大小——如128MB。而傳統的linux系統下的較為典型的數據塊大小可能是4KB。

MapRece引擎通過JobTracker節點接受來自客戶端的分析工作，採用「分而治之」的方式來將一個較大的任務分解成多個較小的任務，然後分配給各個TaskTrack節點，並採用主站/從站的分布方式(具體如下圖所示)：

Hadoop系統有三個主要的功能節點：客戶機、主機和從機。客戶機將數據文件注入到系統之中，從系統中檢索結果，以及通過系統的主機節點提交分析工作等。主機節點有兩個基本作用：管理分布式文件系統中各節點以及從機節點的數據存儲，以及管理Map/Rece從機節點的任務跟蹤分配和任務處理。數據存儲和分析處理的實際性能取決於運行數據節點和任務跟蹤器的從機節點性能，而這些從機節點則由各自的主機節點負責溝通和控制。從節點通常有多個數據塊，並在作業期間被分配處理多個任務。

部署實施Hadoop

各個節點硬體的主要要求是市縣計算、內存、網路以及存儲等四個資源的平衡。目前常用的並被譽為「最佳」的解決方案是採用相對較低成本的舊有硬體，部署足夠多的伺服器以應對任何可能的故障，並部署一個完整機架的系統。

Hadoop模式要求伺服器與SAN或者NAS進行直接連接存儲(DAS)。採用DAS主要有三個原因，在標准化配置的集群中，節點的縮放數以千計，隨著存儲系統的成本、低延遲性以及存儲容量需求不斷提高，簡單配置和部署個主要的考慮因素。隨著極具成本效益的1TB磁碟的普及，可使大型集群的TB級數據存儲在DAS之上。這解決了傳統方法利用SAN進行部署極其昂貴的困境，如此多的存儲將使得Hadoop和數據存儲出現一個令人望而卻步的起始成本。有相當大一部分用戶的Hadoop部署構建都是採用大容量的DAS伺服器，其中數據節點大約1-2TB，名稱控制節點大約在1-5TB之間，具體如下圖所示：

來源：Brad Hedlund, DELL公司

對於大多數的Hadoop部署來說，基礎設施的其他影響因素可能還取決於配件，如伺服器內置的千兆乙太網卡或千兆乙太網交換機。上一代的CPU和內存等硬體的選擇，可根據符合成本模型的需求，採用匹配數據傳輸速率要求的千兆乙太網介面來構建低成本的解決方案。採用萬兆乙太網來部署Hadoop也是相當不錯的選擇。

萬兆乙太網對Hadoop集群的作用

千兆乙太網的性能是制約Hadoop系統整體性能的一個主要因素。使用較大的數據塊大小，例如，如果一個節點發生故障(甚至更糟，整個機架宕機)，那麼整個集群就需要對TB級的數據進行恢復，這就有可能會超過千兆乙太網所能提供的網路帶寬，進而使得整個集群性能下降。在擁有成千上萬個節點的大型集群中，當運行某些需要數據節點之間需要進行中間結果再分配的工作負載時，在系統正常運行過程中，某個千兆乙太網設備可能會遭遇網路擁堵。

每一個Hadoop數據節點的目標都必須實現CPU、內存、存儲和網路資源的平衡。如果四者之中的任意一個性能相對較差的話，那麼系統的潛在處理能力都有可能遭遇瓶頸。添加更多的CPU和內存組建，將影響存儲和網路的平衡，如何使Hadoop集群節點在處理數據時更有效率，減少結果，並在Hadoop集群內添加更多的HDFS存儲節點。

幸運的是，影響CPU和內存發展的摩爾定律，同樣也正影響著存儲技術(TB級容量的磁碟)和乙太網技術(從千兆向萬兆甚至更高)的發展。預先升級系統組件(如多核處理器、每節點5-20TB容量的磁碟，64-128GB內存)，萬兆乙太網卡和交換機等網路組件是重新平衡資源最合理的選擇。萬兆乙太網將在Hadoop集群證明其價值，高水平的網路利用率將帶來效益更高的帶寬。下圖展示了Hadoop集群與萬兆乙太網的連接：

許多企業級數據中心已經遷移到10GbE網路，以實現伺服器整合和伺服器虛擬化。隨著越來越多企業開始部署Hadoop，他們發現他們完全不必要大批量部署1U的機架伺服器，而是部署更少，但性能更高的伺服器，以方便擴展每個數據節點所能運行的任務數量。很多企業選擇部署2U或4U的伺服器(如戴爾 PowerEdge C2100)，每個節點大約12-16個核心以及24TB存儲容量。在這種環境下的合理選擇是充分利用已經部署的10GbE設備和Hadoop集群中的 10GbE網卡。

在日常的IT環境中構建一個簡單的Hadoop集群。可以肯定的是，盡管有很多細節需要微調，但其基礎是非常簡單的。構建一個計算、存儲和網路資源平衡的系統，對項目的成功至關重要。對於擁有密集節點的Hadoop集群而言，萬兆乙太網能夠為計算和存儲資源擴展提供與之相匹配的能力，且不會導致系統整體性能下降。

『叄』 中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

集「Hadoop中國雲計算大會」與「CSDN大數據技術大會」精華之大成， 歷屆的中國大數據技術大會（BDTC） 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴，作為業內極具實戰價值的專業交流平台，每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點，沉澱了行業實戰經驗，見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。
2014年12月12-14日，由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF大數據專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新雲南皇冠假日酒店拉開帷幕。大會為期三天，以推進行業應用中的大數據技術發展為主旨，擬設立「大數據基礎設施」、「大數據生態系統」、「大數據技術」、「大數據應用」、「大數據互聯網金融技術」、「智能信息處理」等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大數據學術會議」也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。
本次大會將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟體的最新進展，NoSQL/NewSQL、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對於大數據計算需求的思考，以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

大會召開前期，特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程，並立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望：
追本溯源，悉大數據六大技術變遷
伴隨著大數據技術大會的發展，我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來，也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變：
1. 計算資源的分布化——從網格計算到雲計算。 回顧歷屆BDTC大會，我們不難發現，自2009年，資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的雲計算轉變。而時至今日，雲計算已成為大數據資源保障的不二平台。
2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化，傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求，HDFS、NoSQL等新技術應運而生，並成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環，也帶動了定製計算機/伺服器的發展，同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。
3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務，Google創建了Map/Rece和GFS。而在Google論文的啟發下，原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的，計算向數據靠攏的Hadoop軟體生態系統。Hadoop天生高貴，時至今日已成為Apache基金會最「Hot」的開源項目，更被公認為大數據處理的事實標准。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此，Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。
4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展，大數據逐漸走出離線批處理的范疇，Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架，使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。
5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源於美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平台，它立足於內存計算，從多迭代批量處理出發，兼容並蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，是罕見的全能選手。在短短4年，Spark已發展為Apache軟體基金會的頂級項目，擁有30個Committers，其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、網路、阿里、騰訊等多家知名公司，還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問，Spark已站穩腳跟。
6. 關系資料庫技術進化—NewSQL改寫資料庫歷史。 關系資料庫系統的研發並沒有停下腳步，在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）資料庫的需求最迫切，包括MPP資料庫學習和採用大數據領域的新技術，如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理（OLTP）的資料庫則向著高性能演進，其目標是高吞吐率、低延遲，技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。
立足揚帆，看2014大數據生態圈發展
時光荏苒，轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下，2014年的BDTC上又可以洞察些什麼？這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢：
1. MapRece已成頹勢，YARN/Tez是否可以再創輝煌？ 對於Hadoop來說，2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對於眾多機構來說，這一年卻並不輕松：基於MapRece的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平台的需求，Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那麼，在轉型中，機構究竟會遭遇什麼樣的挑戰？各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性？Hadoop未來的發展又會有什麼重大變化？為此，BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成員Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等國際頂尖Hadoop專家，我們不妨當面探討。
2. 時過境遷，Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapRece的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機，那麼當Hadoop生態圈組件越發成熟，Spark更加易用，迎接這些流計算框架的又是什麼？這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解，亦或是與專家們當面交流。
3. Spark，是顛覆還是補充？ 與Hadoop生態圈的兼容，讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果，在海量（100TB）離線數據排序上，對比上屆冠軍Hadoop，Spark以不到十分之一的機器，只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問，當下Spark已不止步於實時計算，目標直指通用大數據處理平台，而終止Shark，開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那麼，當Spark愈加成熟，更加原生的支持離線計算後，開源大數據標准處理平台這個榮譽又將花落誰家？這里我們一起期待。
4. 基礎設施層，用什麼來提升我們的網路？ 時至今日，網路已成為眾多大數據處理平台的攻堅對象。比如，為了克服網路瓶頸，Spark使用新的基於Netty的網路模塊取代了原有的NIO網路模塊，從而提高了對網路帶寬的利用。那麼，在基礎設施層我們又該如何克服網路這個瓶頸？直接使用更高效的網路設備，比如Infiniband能夠帶來多少性能提升？建立一個更智能網路，通過計算的每個階段，自適應來調整拆分/合並階段中的數據傳輸要求，不僅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講，以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。
5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來，機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化，類似Google、IBM、微軟、網路、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高，囊括了晶元設計、系統結構（異構計算）、軟體系統、模型演算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來，PB數據讓人們坐擁金山，然而缺少了智能演算法，機器學習這個靈魂，價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上，我們同樣為大家准備了數場機器學習相關分享，靜候諸位參與。
而在技術分享之外，2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。屆時，我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

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『肆』 《Hadoop與大數據挖掘》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Hadoop與大數據挖掘》（張良均 樊哲 位文超 劉名軍等 著）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Hadoop與大數據挖掘

作者：張良均 樊哲 位文超 劉名軍等 著

出版社：機械工業出版社

出版年份：2017-6-1

頁數：322

內容簡介：

這是一本適合教學和零基礎自學的Hadoop與大數據挖掘的教程，即便你完全沒有Hadoop編程基礎和大數據挖掘基礎，根據本書中的理論知識和上機實踐，也能迅速掌握如何使用Hadoop進行大數據挖掘。全書主要分為兩篇：基礎篇（1-7章），首先從宏觀上介紹了大數據相關概念和技術，然後逐一對Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大數據技術的概念、原理、架構，以及企業應用方法進行了詳細介紹，同時配有大量的案例。掌握了這些內容，就具備了大數據技術的基礎；挖掘實戰篇（8章），主要是一個企業級大數據應用項目——電子商務智能推薦系統。通過分析應用背景、構建系統，使讀者了解針對系統的每一層應用使用什麼大數據技術來解決問題。涉及的流程有數據採集、數據預處理、模型構建等，在每一個流程中會進行大數據相關技術實踐，運用實際數據來進行分析，使讀者切身感受到利用大數據技術解決問題的魅力。

『伍』 hadoop課程設計

1. 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

2. hadoop視頻教程下載

其實這個課程講的「微博」項目是《HBase in action》中的例子。其中的源代碼都放在 github 上面。

3. 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

4. 哪個課程題庫有hadoop的題

這是在一個平衡Hadoop集群中，為數據節點/任務追蹤器提供的規格：
在一個磁碟陣列中要有12到24個1~4TB硬碟
2個頻率為2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的內存
有保障的千兆或萬兆乙太網（存儲密度越大，需要的網路吞吐量越高）
名位元組點角色負責協調集群上的數據存儲，作業追蹤器協調數據處理（備用的名位元組點不應與集群中的名位元組點共存，並且運行在與之相同的硬體環境上。）。Cloudera客戶購買在RAID1或10配置上有足夠功率和級磁碟數的商用機器來運行名位元組點和作業追蹤器。

NameNode也會直接需要與群集中的數據塊的數量成比列的RAM。一個好的但不精確的規則是對於存儲在分布式文件系統裡面的每一個1百萬的數據塊，分配1GB的NameNode內存。於在一個群集裡面的100個DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足夠的空間來保證群集的增長。我們也把HA同時配置在NameNode和JobTracker上，
這里就是為NameNode／JobTracker／Standby NameNode節點群的技術細節。驅動器的數量或多或少，將取決於冗餘數量的需要。
4–6 1TB 硬碟驅動器 採用 一個 JBOD 配置 (1個用於OS, 2個用於文件系統映像[RAID 1], 1個用於Apache ZooKeeper, 1個用於Journal節點)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少運行於 2-2.5GHz
64-128GB 隨機存儲器
Bonded Gigabit 乙太網卡 or 10Gigabit 乙太網卡
記住, 在思想上，Hadoop 體系設計為用於一種並行環境。

5. 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你這個啥意思

7. 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar

『陸』 Hadoop，大數據，雲計算三者之間有什麼關系

大數據和雲計算是何關系?關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。大數據、hadoop及雲計算之間到底是什麼關系呢?

大數據開發入門 課程：hadoop大數據與hadoop雲計算，Hadoop最擅長的事情就是可以高效地處理海量規模的數據，這樣Hadoop就和大數據及雲計算結下了不解之緣。先介紹與大數據相關的內容，然後講解Hadoop、大數據以及雲計算之間的關系，使讀者從大數據和雲計算的角度來認識Hadoop。

正是由於大數據對系統提出了很多極限的要求，不論是存儲、傳輸還是計算，現有計算技術難以滿足大數據的需求，因此整個IT架構的革命性重構勢在必行，存儲能力的增長遠遠趕不上數據的增長，設計最合理的分層存儲架構已成為信息系統的關鍵。分布式存儲架構不僅需要scale up式的可擴展性，也需要scale out式的可擴展性，因此大數據處理離不開雲計算技術，雲計算可為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，大數據技術與雲計算技術必將有更完美的結合。

我們知道雲計算的關鍵技術包括分布式並行計算、分布式存儲以及分布式數據管理技術，而Hadoop就是一個實現了Google雲計算系統的開源平台，包括並行計算模型MapRece、分布式文件系統HDFS，以及分布式資料庫Hbase，同時Hadoop的相關項目也很豐富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，這些項目都使得Hadoop成為一個很大很完備的生態鏈系統。目前使用Hadoop技術實現的雲計算平台包括IBM的藍雲，雅虎、英特爾的「雲計劃」，網路的雲計算基礎架構，阿里巴巴雲計算平台，以及中國移動的BigCloud大雲平台。

總而言之，用一句話概括就是雲計算因大數據問題而生，大數據驅動了雲計算的發展，而Hadoop在大數據和雲計算之間建起了一座堅實可靠的橋梁。東時Java大數據培訓培養能夠滿足企業要求的以java web開發技術為主要能力的工程師。完成學習後的工程師應當勝任java web開發工程師、大數據開發工程師等職位。

『柒』 hadoop大數據處理架構的核心技術是什麼

Hadoop核心架構，分為四個模塊：

1、Hadoop通用：提供Hadoop模塊所需要的Java類庫和工具。

2、Hadoop YARN：提供任務調度和集群資源管理功能。

3、Hadoop HDFS：分布式文件系統，提供高吞吐量的應用程序數據訪問方式。

4、Hadoop MapRece：大數據離線計算引擎，用於大規模數據集的並行處理。

特點：

Hadoop的高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性，是Hadoop的優勢所在，在十多年的發展歷程當中，Hadoop依然被行業認可，占據著重要的市場地位。

Hadoop在大數據技術框架當中的地位重要，學大數據必學Hadoop，還要對Hadoop核心技術框架掌握扎實才行。

『捌』 大數據是什麼大數據和Hadoop之間有什麼聯系

大數據在近些年來越來越火熱，人們在提到大數據遇到了很多相關概念上的問題，比如雲計算、 Hadoop等等。那麼，大數據是什麼、Hadoop是什麼，大數據和Hadoop有什麼關系呢？
大數據概念早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒提出的概念。2009年美國互聯網數據中心證實大數據時代的來臨。隨著谷歌MapRece和 GoogleFile System （GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。目前定義：大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具在合理時間內獲取、管理、處理、並整理為幫助企業經營決策。
大數據目前分為四大塊：大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用。其中雲計算是屬於大數據技術的范疇，是一種通過Internet以服務 的方式提供動態可伸縮的虛擬化的資源的計算模式。那麼這種計算模式如何實現呢，Hadoop的來臨解決了這個問題，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一個開源項目，它是一個對大量數據進行分布式處理的軟體架構，在這個架構下組織的成員HDFS（Hadoop分布式文件系統），MapRece、 Hbase 、Zookeeper（一個針對大型分布式系統的可靠協調系統），hive（基於Hadoop的一個數據倉庫工具）等。
1.雲計算屬於大數據中的大數據技術范疇。
2.雲計算包含大數據。
3.雲和大數據是兩個領域。
雲計算是指利用由大量計算節點構成的可動態調整的虛擬化計算資源，通過並行化和分布式計算技術，實現業務質量的可控的大數據處理的計算技術。而作為雲計算技術中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性贏得了市場的認可。Hadoop項目名稱來源於創立者Doung Cutting兒子的一個玩具，一頭黃色的大象。

Hadoop項目的目標是建立一個可擴展開源軟體框架，能夠對大數據進行可靠的分布式處理。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapRece為海量的數據提供了計算。HDFS是一個分布式文件系統，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特點。MapRece是一個變成模型和軟體框架。
簡單理解，Hadoop是一個開源的大數據分析軟體，或者說編程模式。它是通過分布式的方式處理大數據的，因為開元的原因現在很多的企業或多或少的在運用hadoop的技術來解決一些大數據的問題，在數據倉庫方面hadoop是非常強大的。但在數據集市以及實時的分析展現層面，hadoop也有著明顯的不足，現在一個比較好的解決方案是架設hadoop的數據倉庫而數據集市以及實時分析展現層面使用永洪科技的大數據產品，能夠很好地解決hadoop的分時間長以及其他的問題。
Hadoop大數據技術案例
讓Hadoop和其他大數據技術如此引人注目的部分原因是，他們讓企業找到問題的答案，而在此之前他們甚至不知道問題是什麼。這可能會產生引出新產品的想法，或者幫助確定改善運營效率的方法。不過，也有一些已經明確的大數據用例，無論是互聯網巨頭如谷歌，Facebook和LinkedIn還是更多的傳統企業。它們包括：
情感分析： Hadoop與先進的文本分析工具結合，分析社會化媒體和社交網路發布的非結構化的文本，包括Tweets和Facebook，以確定用戶對特定公司，品牌或產品的情緒。分析既可以專注於宏觀層面的情緒，也可以細分到個人用戶的情緒。
風險建模： 財務公司、銀行等公司使用Hadoop和下一代數據倉庫分析大量交易數據，以確定金融資產的風險，模擬市場行為為潛在的「假設」方案做准備，並根據風險為潛在客戶打分。
欺詐檢測： 金融公司、零售商等使用大數據技術將客戶行為與歷史交易數據結合來檢測欺詐行為。例如，信用卡公司使用大數據技術識別可能的被盜卡的交易行為。
客戶流失分析： 企業使用Hadoop和大數據技術分析客戶行為數據並確定分析模型，該模型指出哪些客戶最有可能流向存在競爭關系的供應商或服務商。企業就能採取最有效的措施挽留欲流失客戶。
用戶體驗分析： 面向消費者的企業使用Hadoop和其他大數據技術將之前單一 客戶互動渠道（如呼叫中心，網上聊天，微博等）數據整合在一起， 以獲得對客戶體驗的完整視圖。這使企業能夠了解客戶交互渠道之間的相互影響，從而優化整個客戶生命周期的用戶體驗。
當然，上述這些都只是大數據用例的舉例。事實上，在所有企業中大數據最引人注目的用例可能尚未被發現。這就是大數據的希望。