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
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