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    • 尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程

    2019-03-05 14:16|来源: 网路

    尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程

    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。


    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，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。


    Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在         Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

       高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
       高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
       高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
       高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
       低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。


    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。


    Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。


    hadoop大数据处理的意义

    Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。


    主       讲：肖斌
    适合对象：有java基础


    视频目录

    01_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统01
    02_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统02
    03_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统03
    04_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统04
    05_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统05
    06_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统06
    07_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统07
    08_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统08_io
    09_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统09_io
    10_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统10
    11_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统11
    12_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统12
    13_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统13
    14_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论1
    15_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论2
    16_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论3
    17_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论4
    18_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论5
    19_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论6
    20_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install01
    21_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install02
    22_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc01
    23_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc02
    24_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc03
    25_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc04
    26_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友01
    27_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友02
    28_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送01
    29_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送02
    30_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送03
    31_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送04
    32_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍01
    33_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍02
    34_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍01
    35_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍02
    36_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍03
    37_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍04
    38_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署01
    39_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署02
    40_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署03
    41_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署04
    42_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署05
    43_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署06
    44_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类01
    45_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类02
    46_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类03
    47_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类04
    48_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类05
    49_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类06
    50_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹01
    51_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹02
    52_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹03
    53_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹04
    54_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹05
    55_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹06
    56_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装01
    57_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装02
    58_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装03
    59_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装04
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    61_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言02
    62_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言03
    63_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言04
    64_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select01
    65_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select02
    66_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select03
    67_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select04
    68_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器01
    69_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器02
    70_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器03
    71_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器04
    72_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析01
    73_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析02
    74_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析03
    75_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析04
    76尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论01
    77尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论02

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