hadoop与大数据技术大会

『壹』 有哪些好的hadoop学习资料

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

5.《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf

7."Hadoop实战.pdf"Hadoop实战.pdf
8."Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf
9."Hadoop实战(第2版).pdf"Hadoop实战(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入门实战手册.pdf"hadoop入门实战手册.pdf
15."Hadoop入门手册.chm"Hadoop入门手册.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc
17"在Windows上安装Hadoop教程.pdf"在Windows上安装Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代码分析(完整版).pdf"Hadoop源代码分析(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平台的大数据整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf

22."QCon2013-罗李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-罗李
23."网络hadoop计算技术发展.pdf"网络hadoop计算技术发展.pdf
24."QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf
25."8步安装好你的hadoop.docx"8步安装好你的hadoop.docx
26."hadoop运维经验分享.ppsx"hadoop运维经验分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar
28."Hadoop2.0基本架构和发展趋势.pdf"Hadoop 2.0基本架构和发展趋势.pdf
29."Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar
30."Hadoop2011云计算大会.rar"Hadoop2011云计算大会.rar

『贰』 如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。

关于Hadoop

“大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成为可能，并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。如果能够进行实时处理或者接近实时处理，那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。

Hadoop是基于谷歌的MapRece和分布式文件系统原理而专门设计的，其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署，并使之成为计算集群。

Hadoop模型

Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。

为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。

Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力，提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上，Hadoop主要有两个部分：

Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。

MapRece引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务，然后分配给各个TaskTrack节点，并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示)：

Hadoop系统有三个主要的功能节点：客户机、主机和从机。客户机将数据文件注入到系统之中，从系统中检索结果，以及通过系统的主机节点提交分析工作等。主机节点有两个基本作用：管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储，以及管理Map/Rece从机节点的任务跟踪分配和任务处理。数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能，而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。从节点通常有多个数据块，并在作业期间被分配处理多个任务。

部署实施Hadoop

各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件，部署足够多的服务器以应对任何可能的故障，并部署一个完整机架的系统。

Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境，如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器，其中数据节点大约1-2TB，名称控制节点大约在1-5TB之间，具体如下图所示：

来源：Brad Hedlund, DELL公司

对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。

万兆以太网对Hadoop集群的作用

千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。使用较大的数据块大小，例如，如果一个节点发生故障(甚至更糟，整个机架宕机)，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽，进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中，当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时，在系统正常运行过程中，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。

每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加更多的CPU和内存组建，将影响存储和网络的平衡，如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率，减少结果，并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。

幸运的是，影响CPU和内存发展的摩尔定律，同样也正影响着存储技术(TB级容量的磁盘)和以太网技术(从千兆向万兆甚至更高)的发展。预先升级系统组件(如多核处理器、每节点5-20TB容量的磁盘，64-128GB内存)，万兆以太网卡和交换机等网络组件是重新平衡资源最合理的选择。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接：

许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络，以实现服务器整合和服务器虚拟化。随着越来越多企业开始部署Hadoop，他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器，而是部署更少，但性能更高的服务器，以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量。很多企业选择部署2U或4U的服务器(如戴尔 PowerEdge C2100)，每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量。在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。

在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言，万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力，且不会导致系统整体性能下降。

『叁』 中国大数据六大技术变迁记

中国大数据六大技术变迁记_数据分析师考试

集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成， 历届的中国大数据技术大会（BDTC） 已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。
2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的 2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。
本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者，深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考，以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。

大会召开前期，特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程，并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望：
追本溯源，悉大数据六大技术变迁
伴随着大数据技术大会的发展，我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来，也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变：
1. 计算资源的分布化——从网格计算到云计算。 回顾历届BDTC大会，我们不难发现，自2009年，资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变。而时至今日，云计算已成为大数据资源保障的不二平台。
2. 数据存储变更——HDFS、NoSQL应运而生。 随着数据格式越来越多样化，传统关系型存储已然无法满足新时代的应用程序需求，HDFS、NoSQL等新技术应运而生，并成为当下许多大型应用架构不可或缺的一环，也带动了定制计算机/服务器的发展，同时也成为大数据生态圈中最热门的技术之一。
3. 计算模式改变——Hadoop计算框成主流。 为了更好和更廉价地支撑其搜索服务，Google创建了Map/Rece和GFS。而在Google论文的启发下，原雅虎工程师Doug Cutting开创了与高性能计算模式迥异的，计算向数据靠拢的Hadoop软件生态系统。Hadoop天生高贵，时至今日已成为Apache基金会最“Hot”的开源项目，更被公认为大数据处理的事实标准。Hadoop以低廉的成本在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。因此，Hadoop技术研讨与实践分享也一直是历届中国大数据技术大会最亮眼的特色之一。
4. 流计算技术引入——满足应用的低延迟数据处理需求。 随着业务需求扩展，大数据逐渐走出离线批处理的范畴，Storm、Kafka等将实时性、扩展性、容错性和灵活性发挥得淋漓尽致的流处理框架，使得旧有消息中间件技术得以重生。成为历届BDTC上一道亮丽的风景线。
5. 内存计算初露端倪——新贵Spark敢与老将叫板。 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼容并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。在短短4年，Spark已发展为Apache软件基金会的顶级项目，拥有30个Committers，其用户更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、网络、阿里、腾讯等多家知名公司，还包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多个相关项目。毫无疑问，Spark已站稳脚跟。
6. 关系数据库技术进化—NewSQL改写数据库历史。 关系数据库系统的研发并没有停下脚步，在横向扩展、高可用和高性能方面也在不断进步。实际应用对面向联机分析处理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）数据库的需求最迫切，包括MPP数据库学习和采用大数据领域的新技术，如多副本技术、列存储技术等。而面向联机事务处理（OLTP）的数据库则向着高性能演进，其目标是高吞吐率、低延迟，技术发展趋势包括全内存化、无锁化等。
立足扬帆，看2014大数据生态圈发展
时光荏苒，转眼间第2014中国大数据技术大会将如期举行。在技术日新月异的当下，2014年的BDTC上又可以洞察些什么？这里我们不妨着眼当下技术发展趋势：
1. MapRece已成颓势，YARN/Tez是否可以再创辉煌？ 对于Hadoop来说，2014是欢欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等众多巨头都加大了Hadoop方面的投入。然而对于众多机构来说，这一年却并不轻松：基于MapRece的实时性短板以及机构对更通用大数据处理平台的需求，Hadoop 2.0转型已势在必行。那么，在转型中，机构究竟会遭遇什么样的挑战？各个机构如何才能更好地利用YARN所带来的新特性？Hadoop未来的发展又会有什么重大变化？为此，BDTC 2014特邀请了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成员Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等国际顶尖Hadoop专家，我们不妨当面探讨。
2. 时过境迁，Storm、Kafka等流计算框架前途未卜。 如果说MapRece的缓慢给众多流计算框架带来了可乘之机，那么当Hadoop生态圈组件越发成熟，Spark更加易用，迎接这些流计算框架的又是什么？这里我们不妨根据BDTC 2014近百场的实践分享进行一个侧面的了解，亦或是与专家们当面交流。
3. Spark，是颠覆还是补充？ 与Hadoop生态圈的兼容，让Spark的发展日新月异。然而根据近日Sort Benchmark公布的排序结果，在海量（100TB）离线数据排序上，对比上届冠军Hadoop，Spark以不到十分之一的机器，只使用三分之一的时间就完成了同样数据量的排序。毫无疑问，当下Spark已不止步于实时计算，目标直指通用大数据处理平台，而终止Shark，开启Spark SQL或许已经初见端倪。那么，当Spark愈加成熟，更加原生的支持离线计算后，开源大数据标准处理平台这个荣誉又将花落谁家？这里我们一起期待。
4. 基础设施层，用什么来提升我们的网络？ 时至今日，网络已成为众多大数据处理平台的攻坚对象。比如，为了克服网络瓶颈，Spark使用新的基于Netty的网络模块取代了原有的NIO网络模块，从而提高了对网络带宽的利用。那么，在基础设施层我们又该如何克服网络这个瓶颈？直接使用更高效的网络设备，比如Infiniband能够带来多少性能提升？建立一个更智能网络，通过计算的每个阶段，自适应来调整拆分/合并阶段中的数据传输要求，不仅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我们可以从Infiniband/RDMA技术及应用演讲，以及数场SDN实战上吸取宝贵的经验。
5. 数据挖掘的灵魂——机器学习。 近年来，机器学习领域的人才抢夺已进入白热化，类似Google、IBM、微软、网络、阿里、腾讯对机器学习领域的投入也是愈来愈高，囊括了芯片设计、系统结构（异构计算）、软件系统、模型算法和深度应用各个方面。大数据标志一个新时代的到来，PB数据让人们坐拥金山，然而缺少了智能算法，机器学习这个灵魂，价值的提取无疑变得镜花水月。而在本届会议上，我们同样为大家准备了数场机器学习相关分享，静候诸位参与。
而在技术分享之外，2014年第二届CCF大数据学术会议也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。届时，我们同样可以斩获许多来自学术领域的最新科研成果。

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『肆』 《Hadoop与大数据挖掘》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Hadoop与大数据挖掘》（张良均 樊哲 位文超 刘名军等 著）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Hadoop与大数据挖掘

作者：张良均 樊哲 位文超 刘名军等 著

出版社：机械工业出版社

出版年份：2017-6-1

页数：322

内容简介：

这是一本适合教学和零基础自学的Hadoop与大数据挖掘的教程，即便你完全没有Hadoop编程基础和大数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Hadoop进行大数据挖掘。全书主要分为两篇：基础篇（1-7章），首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术，然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构，以及企业应用方法进行了详细介绍，同时配有大量的案例。掌握了这些内容，就具备了大数据技术的基础；挖掘实战篇（8章），主要是一个企业级大数据应用项目——电子商务智能推荐系统。通过分析应用背景、构建系统，使读者了解针对系统的每一层应用使用什么大数据技术来解决问题。涉及的流程有数据采集、数据预处理、模型构建等，在每一个流程中会进行大数据相关技术实践，运用实际数据来进行分析，使读者切身感受到利用大数据技术解决问题的魅力。

『伍』 hadoop课程设计

1. 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

2. hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3. 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop?

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，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（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善
本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练
课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了图片服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验
讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapRece的基本原理

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

第3章节
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

第4章节
> HDFS应用实战：图片服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节
> HDFS应用实战：图片服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节
> MapRece的基本原理
> MapRece的运行过程
> 搭建MapRece的java开发环境
> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece实现数据去重
> 使用MapRece实现数据排序
> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节
> 使用HBase实现微博应用（1）
> 用户注册，登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

第10章节
> 使用HBase实现微博应用（2）
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现

第11章节
> 使用HBase实现微博应用（3）
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现
> 展现整个应用的运行

第12章节
> HBase与MapRece介绍
> HBase如何使用MapRece

第13章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（1）
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

第14章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（2）
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

第15章节
> HBase应用实战：话单查询与统计（3）
> 统计功能设计
> 统计功能实现

第16章节
> 深入MapRece（1）
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

第17章节
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 实例讲解

第18章节
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用

第19章节
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapRece

第20章节
> Hive应用实战:数据统计（1）
> 应用设计，表结构设计

第21章节
> Hive应用实战：数据统计（2）
> 数据录入与统计的实现

4. 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：
在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘
2个频率为2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的内存
有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）
名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，
这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。
4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-2.5GHz
64-128GB 随机存储器
Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡
记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5. 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7. 有哪些好的hadoop学习资料

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

5.《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理.pdf

7."Hadoop实战.pdf"Hadoop实战.pdf
8."Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版).pdf
9."Hadoop实战(第2版).pdf"Hadoop实战(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入门实战手册.pdf"hadoop入门实战手册.pdf
15."Hadoop入门手册.chm"Hadoop入门手册.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解.doc
17"在Windows上安装Hadoop教程.pdf"在Windows上安装Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代码分析(完整版).pdf"Hadoop源代码分析(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平台的大数据整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合.pdf

22."QCon2013-罗李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-罗李
23."网络hadoop计算技术发展.pdf"网络hadoop计算技术发展.pdf
24."QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台.pdf
25."8步安装好你的hadoop.docx"8步安装好你的hadoop.docx
26."hadoop运维经验分享.ppsx"hadoop运维经验分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践.rar
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29."Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料.rar
30."Hadoop2011云计算大会.rar"Hadoop2011云计算大会.rar

『陆』 Hadoop，大数据，云计算三者之间有什么关系

大数据和云计算是何关系?关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。大数据、hadoop及云计算之间到底是什么关系呢?

大数据开发入门 课程：hadoop大数据与hadoop云计算，Hadoop最擅长的事情就是可以高效地处理海量规模的数据，这样Hadoop就和大数据及云计算结下了不解之缘。先介绍与大数据相关的内容，然后讲解Hadoop、大数据以及云计算之间的关系，使读者从大数据和云计算的角度来认识Hadoop。

正是由于大数据对系统提出了很多极限的要求，不论是存储、传输还是计算，现有计算技术难以满足大数据的需求，因此整个IT架构的革命性重构势在必行，存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键。分布式存储架构不仅需要scale up式的可扩展性，也需要scale out式的可扩展性，因此大数据处理离不开云计算技术，云计算可为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，大数据技术与云计算技术必将有更完美的结合。

我们知道云计算的关键技术包括分布式并行计算、分布式存储以及分布式数据管理技术，而Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源平台，包括并行计算模型MapRece、分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，这些项目都使得Hadoop成为一个很大很完备的生态链系统。目前使用Hadoop技术实现的云计算平台包括IBM的蓝云，雅虎、英特尔的“云计划”，网络的云计算基础架构，阿里巴巴云计算平台，以及中国移动的BigCloud大云平台。

总而言之，用一句话概括就是云计算因大数据问题而生，大数据驱动了云计算的发展，而Hadoop在大数据和云计算之间建起了一座坚实可靠的桥梁。东时Java大数据培训培养能够满足企业要求的以java web开发技术为主要能力的工程师。完成学习后的工程师应当胜任java web开发工程师、大数据开发工程师等职位。

『柒』 hadoop大数据处理架构的核心技术是什么

Hadoop核心架构，分为四个模块：

1、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。

2、Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。

3、Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

4、Hadoop MapRece：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

特点：

Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。

Hadoop在大数据技术框架当中的地位重要，学大数据必学Hadoop，还要对Hadoop核心技术框架掌握扎实才行。

『捌』 大数据是什么大数据和Hadoop之间有什么联系

大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢？
大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapRece和 GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。
大数据目前分为四大块：大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。其中云计算是属于大数据技术的范畴，是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。那么这种计算模式如何实现呢，Hadoop的来临解决了这个问题，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一个开源项目，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构，在这个架构下组织的成员HDFS（Hadoop分布式文件系统），MapRece、 Hbase 、Zookeeper（一个针对大型分布式系统的可靠协调系统），hive（基于Hadoop的一个数据仓库工具）等。
1.云计算属于大数据中的大数据技术范畴。
2.云计算包含大数据。
3.云和大数据是两个领域。
云计算是指利用由大量计算节点构成的可动态调整的虚拟化计算资源，通过并行化和分布式计算技术，实现业务质量的可控的大数据处理的计算技术。而作为云计算技术中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性赢得了市场的认可。Hadoop项目名称来源于创立者Doung Cutting儿子的一个玩具，一头黄色的大象。

Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架，能够对大数据进行可靠的分布式处理。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapRece为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapRece是一个变成模型和软件框架。
简单理解，Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。但在数据集市以及实时的分析展现层面，hadoop也有着明显的不足，现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品，能够很好地解决hadoop的分时间长以及其他的问题。
Hadoop大数据技术案例
让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：
情感分析： Hadoop与先进的文本分析工具结合，分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本，包括Tweets和Facebook，以确定用户对特定公司，品牌或产品的情绪。分析既可以专注于宏观层面的情绪，也可以细分到个人用户的情绪。
风险建模： 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据，以确定金融资产的风险，模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备，并根据风险为潜在客户打分。
欺诈检测： 金融公司、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。例如，信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。
客户流失分析： 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型，该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户。
用户体验分析： 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一 客户互动渠道（如呼叫中心，网上聊天，微博等）数据整合在一起， 以获得对客户体验的完整视图。这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响，从而优化整个客户生命周期的用户体验。
当然，上述这些都只是大数据用例的举例。事实上，在所有企业中大数据最引人注目的用例可能尚未被发现。这就是大数据的希望。