大數據和Hadoop測驗下載

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書名：Hadoop數據分析

作者：[美] Benjamin Bengfort

譯者：王純超

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-4

頁數：228

內容簡介：

通過提供分布式數據存儲和並行計算框架，Hadoop已經從一個集群計算的抽象演化成了一個大數據的操作系統。本書旨在通過以可讀且直觀的方式提供集群計算和分析的概覽，為數據科學家深入了解特定主題領域鋪平道路，從數據科學家的視角介紹Hadoop集群計算和分析。本書分為兩大部分，第一部分從非常高的層次介紹分布式計算，討論如何在集群上運行計算；第二部分則重點關注數據科學家應該了解的工具和技術，意在為各種分析和大規模數據管理提供動力。

作者簡介：

Benjamin Bengfort

數據科學家，目前正在馬里蘭大學攻讀博士學位，方向為機器學習和分布式計算；熟悉自然語言處理、Python數據科學、Hadoop和Spark分析等。

Jenny Kim

經驗豐富的大數據工程師，不僅進行商業軟體的開發，在學術界也有所建樹，在海量數據、機器學習以及生產和研究環境的Hadoop實施方面有深入研究。目前就職於Cloudera的Hue團隊。

2. 本人想自學大數據hadoop，有那種講得比較全面詳細的大數據視頻教程資源嗎

現在大數據人才的缺口很大，但是從事大數據開發是需要一定的資料庫基礎和編程基礎回的，而且大數據答的教學視頻或者書籍目前來說適合入門的非常少，課程也非常繁雜。自學的難度不小，如果你的邏輯思維能力足夠好的話可以先看尚硅 谷的穀粒學院大數據Hadoop教程。

3. 數據分析軟體哪個最好用

數據分析軟體最好用的有：

一、大數據分析工具——Hadoop

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。

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《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: 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...

作者簡介

張良均 樊哲 位文超劉名軍 專業計算機領域研究

5. 做大數據分析系統Hadoop需要用哪些軟體

1、ApacheMesos

代碼託管地址：ApacheSVN

Mesos提供了高效、跨分布式應用程序和框架的資源隔離和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。

Mesos是Apache孵化器中的一個開源項目，使用ZooKeeper實現容錯復制，使用linuxContainers來隔離任務，支持多種資源計劃分配(內存和CPU)。提供java、Python和C++APIs來開發新的並行應用程序，提供基於Web的用戶界面來提查看集群狀態。

2、HadoopYARN

代碼託管地址：ApacheSVN

YARN又被稱為MapRece2.0，借鑒Mesos，YARN提出了資源隔離解決方案Container，但是目前尚未成熟，僅僅提供Java虛擬機內存的隔離。

對比MapRece1.x，YARN架構在客戶端上並未做太大的改變，在調用API及介面上還保持大部分的兼容，然而在YARN中，開發人員使用ResourceManager、ApplicationMaster與NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是一個中心的服務，負責調度、啟動每一個Job所屬的ApplicationMaster，另外還監控ApplicationMaster的存在情況;NodeManager負責Container狀態的維護，並向RM保持心跳。ApplicationMaster負責一個Job生命周期內的所有工作，類似老的框架中JobTracker。

Hadoop上的實時解決方案

前面我們有說過，在互聯網公司中基於業務邏輯需求，企業往往會採用多種計算框架，比如從事搜索業務的公司：網頁索引建立用MapRece，自然語言處理用Spark等。

3、ClouderaImpala

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Impala是由Cloudera開發，一個開源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查詢引擎。與Hive相同的元數據、SQL語法、ODBC驅動程序和用戶介面(HueBeeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、互動式SQL查詢。Impala是在Dremel的啟發下開發的，第一個版本發布於2012年末。

Impala不再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分組成)，可以直接從HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。

4、Spark

代碼託管地址：Apache

Spark是個開源的數據分析集群計算框架，最初由加州大學伯克利分校AMPLab開發，建立於HDFS之上。Spark與Hadoop一樣，用於構建大規模、低延時的數據分析應用。Spark採用Scala語言實現，使用Scala作為應用框架。

Spark採用基於內存的分布式數據集，優化了迭代式的工作負載以及互動式查詢。與Hadoop不同的是，Spark和Scala緊密集成，Scala像管理本地collective對象那樣管理分布式數據集。Spark支持分布式數據集上的迭代式任務，實際上可以在Hadoop文件系統上與Hadoop一起運行(通過YARN、Mesos等實現)。

5、Storm

代碼託管地址：GitHub

Storm是一個分布式的、容錯的實時計算系統，由BackType開發，後被Twitter捕獲。Storm屬於流處理平台，多用於實時計算並更新資料庫。Storm也可被用於「連續計算」(continuouscomputation)，對數據流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給用戶。它還可被用於「分布式RPC」，以並行的方式運行昂貴的運算。

Hadoop上的其它解決方案

就像前文說，基於業務對實時的需求，各個實驗室發明了Storm、Impala、Spark、Samza等流實時處理工具。而本節我們將分享的是實驗室基於性能、兼容性、數據類型研究的開源解決方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。

6、Shark

代碼託管地址：GitHub

Shark，代表了「HiveonSpark」，一個專為Spark打造的大規模數據倉庫系統，兼容ApacheHive。無需修改現有的數據或者查詢，就可以用100倍的速度執行HiveQL。

Shark支持Hive查詢語言、元存儲、序列化格式及自定義函數，與現有Hive部署無縫集成，是一個更快、更強大的替代方案。

7、Phoenix

代碼託管地址：GitHub

Phoenix是構建在ApacheHBase之上的一個SQL中間層，完全使用Java編寫，提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBasescan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBaseAPI、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其性能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其性能量級是秒。Phoenix完全託管在GitHub之上。

Phoenix值得關注的特性包括：1，嵌入式的JDBC驅動，實現了大部分的java.sql介面，包括元數據API;2，可以通過多個行鍵或是鍵/值單元對列進行建模;3，DDL支持;4，版本化的模式倉庫;5，DML支持;5，通過客戶端的批處理實現的有限的事務支持;6，緊跟ANSISQL標准。

8、ApacheAccumulo

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ApacheAccumulo是一個可靠的、可伸縮的、高性能、排序分布式的鍵值存儲解決方案，基於單元訪問控制以及可定製的伺服器端處理。使用GoogleBigTable設計思路，基於ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift構建。Accumulo最早由NSA開發，後被捐獻給了Apache基金會。

對比GoogleBigTable，Accumulo主要提升在基於單元的訪問及伺服器端的編程機制，後一處修改讓Accumulo可以在數據處理過程中任意點修改鍵值對。

9、ApacheDrill

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本質上，ApacheDrill是GoogleDremel的開源實現，本質是一個分布式的mpp查詢層，支持SQL及一些用於NoSQL和Hadoop數據存儲系統上的語言，將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。當下Drill還只能算上一個框架，只包含了Drill願景中的初始功能。

Drill的目的在於支持更廣泛的數據源、數據格式及查詢語言，可以通過對PB位元組數據的快速掃描(大約幾秒內)完成相關分析，將是一個專為互動分析大型數據集的分布式系統。

10、ApacheGiraph

代碼託管地址：GitHub

ApacheGiraph是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統，靈感來自BSP(bulksynchronousparallel)和Google的Pregel，與它們區別於則是是開源、基於Hadoop的架構等。

Giraph處理平台適用於運行大規模的邏輯計算，比如頁面排行、共享鏈接、基於個性化排行等。Giraph專注於社交圖計算，被Facebook作為其OpenGraph工具的核心，幾分鍾內處理數萬億次用戶及其行為之間的連接。

11、ApacheHama

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ApacheHama是一個建立在Hadoop上基於BSP(BulkSynchronousParallel)的計算框架，模仿了Google的Pregel。用來處理大規模的科學計算，特別是矩陣和圖計算。集群環境中的系統架構由BSPMaster/GroomServer(ComputationEngine)、Zookeeper(DistributedLocking)、HDFS/HBase(StorageSystems)這3大塊組成。

12、ApacheTez

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ApacheTez是基於HadoopYarn之上的DAG(有向無環圖，DirectedAcyclicGraph)計算框架。它把Map/Rece過程拆分成若干個子過程，同時可以把多個Map/Rece任務組合成一個較大的DAG任務，減少了Map/Rece之間的文件存儲。同時合理組合其子過程，減少任務的運行時間。由Hortonworks開發並提供主要支持。

13、ApacheAmbari

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ApacheAmbari是一個供應、管理和監視ApacheHadoop集群的開源框架，它提供一個直觀的操作工具和一個健壯的HadoopAPI,可以隱藏復雜的Hadoop操作，使集群操作大大簡化，首個版本發布於2012年6月。

ApacheAmbari現在是一個Apache的頂級項目，早在2011年8月，Hortonworks引進Ambari作為ApacheIncubator項目，制定了Hadoop集群極致簡單管理的願景。在兩年多的開發社區顯著成長，從一個小團隊，成長為Hortonworks各種組織的貢獻者。Ambari用戶群一直在穩步增長，許多機構依靠Ambari在其大型數據中心大規模部署和管理Hadoop集群。

目前ApacheAmbari支持的Hadoop組件包括：HDFS、MapRece、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig及Sqoop。

6. 大數據與Hadoop之間的關系

大數據開發人員復可制以通過Hadoop提供的系統級服務支持從而幫助企業完成大數據改造，對於開發人員來說，只需要關注於具體的服務實現就可以了，系統級功能已經由Hadoop提供了實現。所以，Hadoop是大數據開發人員的重要基礎。

由於Hadoop對硬體的要求並不高，所以很多初學者（有Ja-va基礎）都是從Hadoop開始學習大數據的，目前很多商用大數據平台也是基於Hadoop的。

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9. 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