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Hadoop系列课程目录共6节课程，已更新完毕
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第1节 拥抱大数据 免费试看学习目标： 1.了解大数据的产生及发展 ； 2.了解大数据应用的原理 ； 3.了解系列课程内容 。
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免费大数据 Hadoop适合人群：具备一定Java开发经验、对大数据感兴趣的人群
课程描述：大数据(big data)目前已然成为IT行业中最时髦的词汇之一，然而真正了解大数据的人却不多。大数据到底是什么？能给我们带来什么好处？作为技术人员，又能在大数据中发现哪些高大上的工作机会？在本节课中，就由课工场的特聘教师——北京邮电大学的大数据专家为你一一揭开大数据的神秘面纱！
学习目标：
1.了解大数据的产生及发展 ；
2.了解大数据应用的原理 ；
3.了解系列课程内容 。
学习建议：
由于大数据是目前非常热门的技术，即便没有基础，也建议大家看看，了解前沿的知识对于扩展自己的知识体系是很有帮助的。本课只是前言式的介绍，不要求大家掌握，了解即可。目录
1拥抱大数据大数据应用案例05:16什么是大数据07:14大数据处理及Hadoop简介04:33学习路线及课程介绍09:35 -
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第2节 搭建Hadoop环境本节课为大家讲解hadoop开发环境搭建的相关知识，主要包括以下几个内容： 1、Vmware的安装介绍 2、Ubuntu的安装介绍 3、Vmware-Tools的安装介绍 4、Java环境配置 5、Hadoop集群安装 6、验证Hadoop配置 7、运行Wordcount程序
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¥35.00Hadoop ubuntu vmware适合人群：具备一定java ssh技能或对hadoop大数据开发感兴趣的人群
课程描述：hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据，是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。那我们怎样搭建hadoop环境呢？
本节课为大家讲解hadoop开发环境搭建的相关知识，主要包括以下几个内容：
1、Vmware的安装介绍
2、Ubuntu的安装介绍
3、Vmware-Tools的安装介绍
4、Java环境配置
5、Hadoop集群安装
6、验证Hadoop配置
7、运行Wordcount程序
学习建议：
多动手多联系，遇到问题多查询搜索，同学们在观看视频过程中，要多动手练习，遇到问题，多上网查询搜索。目录
1搭建Hadoop环境Vmware的安装介绍02:26Ubuntu的安装介绍02:23Vmware-Tools的安装介绍(1)18:27Vmware-Tools的安装介绍(2)17:21Vmware-Tools的安装介绍(3)10:07Java环境配置09:52Hadoop集群安装15:09验证Hadoop配置09:31 -
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第3节 走进Hadoop文件系统提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS，HDFS是hadoop主要的文件系统，hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。 学习目标： 掌握HDFS编程。
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¥35.00Hadoop 文件系统适合人群：具备一定Java SSH技能、对hadoop大数据开发感兴趣的人群
课程描述：提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS，HDFS是hadoop主要的文件系统，hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。
学习目标：
掌握HDFS编程。
学习建议：
文件系统是开发中经常要面对的，重点在于使用，所以大家侧重在掌握HDFS的API编程，学习过程中遇到问题，可以网上查阅相关文档或与同学讨论。
目录1走进Hadoop文件系统HDFS体系结构（上）12:28HDFS体系结构（下）11:07HDFS的Shell操作111:49HDFS的Shell操作208:31HDFS的Shell操作311:21HDFS的Shell操作408:52Eclipse环境搭建（上）13:33Eclipse环境搭建（下）09:50HDFS的API讲解07:08HDFS的API编程（上）15:48 -
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第4节 分布式计算框架MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 学习目标： 掌握MapReduce的原理并灵活运用。
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¥35.00大数据 mapreduce 分布式适合人群：具备一定Java编程基础且对Hadoop大数据开发感兴趣的人群
课程描述：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
学习目标：
掌握MapReduce的原理并灵活运用。
学习建议：
懂得原理，后续的开发就容易了，所以对于MapReduce的开发原理一定要弄清楚。多思考多翻阅资料。
目录1分布式计算框架MapReduceMapReduce的原理22:38MapReduce的例程17:03倒排索引介绍19:46 -
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第5节 揭秘HBase前面几课讲解了hadoop的文件系统和计算框架，那么大数据的数据库是一个什么样的东西呢，它就是HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。 学习目标： 掌握常用的Shell命令。
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¥35.00数据库 Hadoop 分布式 开源适合人群：具备一定Java编程基础且对Hadoop大数据开发感兴趣的人群
课程描述：前面几课讲解了hadoop的文件系统和计算框架，那么大数据的数据库是一个什么样的东西呢，它就是HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。
学习目标：
掌握常用的Shell命令。
学习建议：
命令的含义结合英文意义，不必死记硬背，学会灵活运用。
目录1揭秘HbaseHBase介绍（1）16:31HBase介绍（2）17:19HBase安装15:40HBase的Shell命令（1）08:44 -
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第6节 HBase综合案例案例实战是最好的学习方式，本次课程内容： 学习目标： 能够实现HBase综合案例。
具备一定Java编程基础且对Hadoop大数据开发感兴趣的人群
案例实战是最好的学习方式，本次课程内容：
学习目标：
能够实现HBase综合案例。
学习建议：
跟随教师的讲解思路，动手实现，多看多思考，掌握思路流程，能够举一反三。
HBase综合案例-518:58
讲师介绍
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尹会生
毕业于北京理工大学，现任西山居高级工程师，奇点大数据知名公账号创始人之一，《白话大数据与机器学习》作者之一，曾担任新浪网研发中心技术经理和某知名机构高级讲师，曾多次在企业中进行机器和内核调优相关课程的培训，目前专注于计算机视觉和机器学习领域。
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