hadoop培训hadoop实战视频教程Hadoop应用开发实战

hadoop实战视频教程-Hadoop应用开发实战(flume应用开发、搜索引擎算法、Pipes、集群、PageRank算法)课程讲师：明义(robby)课程分类：大数据适合人群：高级课时数量：28课时用到技术：flume应用开发、Pipes、HadoopStreaming涉及项目：搜索引擎自动推荐、PageRank算法、最短路径算法、好友智能推荐更新程度：完毕hadoop实战视频教程：是2013年最热门的技术之一，通过北风网robby老师深入浅出Hadoop实战开发、Hadoop应用开发实战两套课程的学习，普通Java开发人员可以在最快的时间内提升工资超过15000.成为一位完全精通Hadoop应用开发的高端人才。推荐课程：ClouderaHadoop4实战课程(Hadoop2.0、集群界面化管理、电商在线查询+日志离线分析)推荐课程：基于GreenplumHadoop分布式平台的大数据解决方案及商业应用案例剖析是什么，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（HadoopDistributedFileSystem），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（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）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（streamingaccess）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:技术先进，经典应用hadoop实战视频教程采用了全新平台：OracleVirtualBox+CentOs+最新的Hadoop1.x稳定版本，提供了更稳定，安全的平台，更加贴近企业级应用的真实环境。课程完整，详细的介绍并实现了多个Hadoop经典应用：搜索引擎自动推荐，好友智能推荐，最短路径算法，PageRank。他们代表了当前最成功，应用范围最广的Hadoop应用案例，特别是PageRank，更是Google赖以发家的法宝，直到如今，仍然是Google搜索引擎最为重要的技术。hadoop实战视频教程通过这些案例，对于学习如何开发成功的Hadoop应用有极大的帮助。亮点二:内容实用，全面深入非Java的MapReduce应用是Hadoop重要内容之一，Streaming和Pipes是将现有应用移植到Hadoop平台的重要技术。另外，Hadoop提供了海量数据的处理方案，但是如何进行原始数据收集，ApacheFlume给出了答案，新的ApacheFlume的解决方案，更加简单，实用和高效。hadoop实战视频教程课程还详细介绍了如何借助Hadoop提供的工具，对集群中的节点进行有效的管理，这些都是一个Hadoop管理人员必备知识。亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验hadoop实战视频教程讲师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。第1章节:（4课时）搜索引擎自动推荐（4课时）新平台搭建：使用VirtualBox创建CentOs虚拟机，并使用RPM的方式安装和使用Hadoop内存数据库Redis的安装和基本使用搜索引擎自动推荐算法讲解使用JqueryUI+Ajax+Redis搭建前后台框架使用MapReduce实现数据统计算法定制MapReduce输出，将数据直接写入Redis内存数据库第2章节:(3课时）好友智能推荐(3课时）应用背景和算法详细讲解Web框架搭建Struts2+Redis使用MapReduce结合Redis实现潜在好友查找算法完整的应用逻辑实现：前台好友关注，后台潜在好友查找，再到前台潜在好友推荐第3章节:(2课时）HadoopStreaming(2课时）非Java的MapReduce实现如何使用脚本语言实现一个MapReduce任务如何使用C语言实现一个MapReduce任务第4章节:(1课时）HadoopPipes(1课时）基于HadoopPipes，使用C++实现MapReduce任务第5章节:(2课时）ApacheFlume基础(2课时）ApacheFlume概述FlumeAgent详细介绍及使用深入Flume子模块:Source,Sink及Channel的使用第6章节:(3课时）Flume实践及分布式应用(3课时）与搜索引擎自动推荐应用的结合搭建分布式的flume应用第7章节:(5课时）最短路径算法的Hadoop实现(约5课时）最短路径算法介绍如何使用MapReduce实现最短路径算法找到城市任意公交站点之间的最短路径第8章节:(3课时）Hadoop集群管理(约3课时）Hadoop的日志管理动态添加和删除Hadoop节点Namenode和Datanode目录结构介绍HDFS的数据安全性：fsimage和editlogHadoop管理工具dfsadmin和fsck的使用第9章节:(5课时）PageRank算法的Hadoop实现(约5课时）Google的成名之作：PageRank算法介绍如何使用Hadoop实现PageRank算法