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Hadoop 入門套件

Contents

讓 Hadoop 學習變得簡單而有趣。 學習 HDFS,MapReduce 和使用免費的叢集存取來介紹 Pig and Hive 。

從這 3.5 小時的課程,你會學到

  • 了解儲存和運算方面的大數據問題
  • 了解 Hadoop 如何處理大數據的問題,並提供解決問題的方法
  • 了解另一個檔案系統的需求,例如像是 HDFSu
  • 以 HDFS 運作
  • 了解 HDFS 的架構
  • 了解 MapReduce 程式設計模型
  • 了解 MapReduce 的階段( phases )
  • 設想中 MapReduce 的一個問題
  • 寫一個 MapReduce 程式與完整的理解程式的結構
  • 編寫 Pig Latin 指令
  • 創建和查詢 Hive tables 

要求

  • 基本的 linux 命令
  • 只需要具備基本的 Java 知識即可了解 Java 中的 MapReduce 程式編輯。 Pig、Hive 等課程不需要 Java 知識

課程說明

本課程的目標是逐步引導你了解 Hadoop 中的所有核心組件,但更重要的是讓 Hadoop 學習體驗變得輕鬆有趣。

通過註冊本課程,你還可以免費訪問我們的多節點 Hadoop 訓練集群,以便你可以在真正的多節點分佈式環境中立即嘗試所學到的內容。

關於講師

我們是一群對 Hadoop 和大數據技術充滿熱情的 Hadoop 顧問。 四年前,當我們在自己的專案中尋找大數據顧問時,我們沒有找到合格的候選人,因為大數據行業非常新,因此我們開始自己培訓合格的大數據候選人,為他們提供深入而真實的知識。 Hadoop 的世界洞察。

你將在本課程中學到什麼

在第一部分中,你將通過示例了解什麼是大數據。 我們將討論在考慮一個問題是否是大數據問題時需要考慮的因素。 我們將討論大數據計算方面現有技術的挑戰。 我們將從存儲和計算方面分解大數據問題,並了解 Hadoop 如何處理該問題並提供問題的解決方案。

在 HDFS 部分中,你將了解對 HDFS 等其他檔案系統的需求。 我們將比較 HDFS 與傳統檔案系統及其優點。 我們還將與 HDFS 合作並討論 HDFS 的架構。

在 MapReduce 部分中,你將了解 MapReduce 的基礎知識以及 MapReduce 中涉及的階段。 我們將詳細討論每個階段並了解每個階段會發生什麼。 然後我們將用 Java 編寫一個 MapReduce 程式來計算股票數據集中股票代碼的最高收盤價。

在接下來的兩節中,我們將向你介紹 Apache Pig 和 Hive。 我們將嘗試使用 Pig 和 Hive 從股票數據集中計算股票代碼的最高收盤價。

目標受眾

  • 本課程適合任何想要學習大數據技術的人。
  • 無需高級程式編輯知識
  • 本課程適合任何想要了解分佈式計算和 Hadoop 的人

講師簡介

Big Data In Real World 專家大數據顧問

我們是一群對大數據及相關大數據技術充滿熱情的大數據工程師。 我們設計、開發、部署和維護從批量到實時流式大數據平台的大數據應用程式。 我們已經看到了現實世界中的各種大數據問題,實施了一些創新且複雜(或簡單,取決於你如何看待它)的解決方案。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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