hadoop学习路径（知乎）
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hadoop学习路径（知乎）
推荐一些Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。一、学习路线图二、编程实践三、案例分析
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Hadoop7天短期培训 非吴超版本价值2000元
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本帖最后由 2次方 于
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hadoop视频教程推荐：
课程介绍：
& & 课程中会贯穿一个电信项目的例子讲个各个知识点。最后会用黑马论坛日志作为项目讲述。本次课程不加入特别综合的大型的hadoop项目。
适用人群：hadoop零基础，或者转行做hadoop的人士。
预期目标：通过该课程的学习，我期望达到以下三个目标：
1、对hadoop、zookeeper、hbase、hive、sqoop、flume、pig的理论体系有个系统掌握，对核心知识能够掌握；阅读市面上的各种图书和各种文章不再有困难；
2、能够在linux环境搭建hadoop、hbase等的伪分布和分布模式，进入公司后可以自己搭建环境；
3、能够使用java语言、shell命令行两种方式操作hadoop、zookeeper、hbase、hive、sqoop等，进入公司可以直接上手工作，不需要二次培训。
课程时长：初级班414分钟，中级班408分钟，高级版322分钟，项目实战221分钟。总课时1365分钟，是全国hadoop网络培训课时最长的。
培训效果：本课程已经非常适合零基础入门和提高，能够让仅具有java基础的大学毕业生可以上手工作。
课程安排：
01) Linux基础操作
本节讲解linux基础操作，主要是在命令行下进行文件系统的操作，这是hadoop学习的基础，后面的所有视频都是基于linux操作的。鉴于很多学员没有linux基础，特增加该内容。
02) 搭建伪分布实验环境
本节是最基本的课程，属于入门级别，主要讲述在linux单机上面安装hadoop的伪分布模式，在linux集群上面安装hadoop集群。对于不熟悉linux的同学， 课程中会简单的讲解常用的linux命令。这两种是必须要掌握的。通过现在的教学发现，很多同学并不能正确的配置集群环境。
知识点简单罗列：
Hadoop概念、版本、历史
Hadoop和核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构
Hadoop的集群结构
Hadoop伪分布的详细安装步骤
如何通过命令行和浏览器观察hadoop
03) 介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式
本节是对hadoop核心之一——hdfs的讲解。hdfs是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。
知识点简单罗列：
Hdfs体系结构详述
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode体系结构
如果保证namenode的高可靠
Datanode中block的划分原理和存储方式
如何修改namenode、datanode数据存储位置
如何使用命令行操纵hdfs
如何使用java操作hdfs
介绍rpc机制
通过查看源码，知晓hadoop是建构在rpc之上的
通过查看hdfs源码，知晓客户端是如何与Namenode通过rpc通信的
04) 介绍MapReduce体系结构及各种算法(1)
本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。
知识点简单罗列：
Mapreduce原理
Mapreduce执行的八大步骤
详细讲述如何使用mapreduce实现单词计数功能
详细讲述如何覆盖Mapper功能、如何覆盖Reducer功能。在各种hadoop认证中，这是考察重点
详细讲述hadoop的自定义类型Writable接口
通过电信上网日志实例讲述如何自定义hadoop类型
通过源码讲述hadoop是如何读取hdfs文件，并且转化为键值对，供map方法调用的
05) 介绍MapReduce体系结构及各种算法(2)
本节继续讲解mapreduce，会把旧api的用法、计数器、combiner、partitioner、排序算法、分组算法等全部讲解完毕。通过这两次课程学习，学员可以把整个mapreduce的执行细节搞清楚，把各个可扩展点都搞明白。本节内容在目前市面可见的图书、视频中还没有发现如此全面的哪。
知识点简单罗列：
讲解新旧api的区别，如何使用旧api完成操作
介绍如何打包成jar，在命令行运行hadoop程序
介绍hadoop的内置计数器，以及自定义计数器
介绍了合并(combiner)概念、为什么使用、如何使用、使用时有什么限制条件
介绍了hadoop内置的分区(partitioner)概念、为什么使用、如何使用
介绍了hadoop内置的排序算法，以及如何自定义排序规则
介绍了hadoop内置的分组算法，以及如何自定义分组规则
介绍了mapreduce的常见应用场景，以及如何实现mapreduce算法
06) 介绍Hadoop集群
hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知识。
知识点简单罗列：
如何搭建hadoop集群
如何动态增加hadoop从节点
如何动态修改hdfs的副本数
如何使用一些常用管理命令
如何理解安全模式
如何查看日志等
07) 介绍zookeeper操作
本节内容与hadoop关系不大，只是在hbase集群安装时才用到。但是，zookeeper在分布式项目中应用较多。
知识点简单罗列：
Zookeeper是什么
搭建zookeeper集群环境
如何使用命令行操作zookeeper
如何使用java操作zookeeper
08) 介绍HBase体系结构及基本操作
hbase是个好东西，在以后工作中会经常遇到，特别是电信、银行、保险等行业。本节讲解hbase的伪分布和集群的安装，讲解基本理论和各种操作。我们通过对hbase原理的讲解，让大家明白为什么hbase会这么适合大数据的实时查询。最后讲解hbase如何设计表结构，这是hbase优化的重点。
知识点简单罗列：
Hbase是什么
Hbase数据模型
Hbase存储模型
Hbase的命令行操作
Hbase的java操作
如何使用mapreduce向hbase批量导入数据
09) 介绍pig操作
Pig是另一套hadoop处理大数据的方法，底层调用的是mapreduce，但是入门的门槛低，书写自由灵活，书写效率与java代码相比非常高，在企业中有较多应用。本节hadoop讲解pig的理论、操作。
知识点简单罗列：
Pig的数据类型、操作
使用pig完成前面的电信上网日志的统计工作
10) 介绍Hive体系结构及基本操作
Hive作为hadoop领域的数据仓库，支持sql功能，类似于mysql操作，非常好用，在企业中应用非常广泛。
知识点简单罗列：
Hive是什么
Hive的体系结构，hive中的表在hdfs中是如何存储的
讲解如何在linux安装mysql，如何使用mysql作为hive的metastore
通过实例详细讲述hive的内部表、分区表、外部表、桶表
介绍hive的自定义函数
11) 介绍Sqoop操作
sqoop适用于在关系数据库与hdfs之间进行双向数据转换的，在企业中，非常常用。
知识点简单罗列：
Sqoop是什么
通过实例讲解Sqoop如何把mysql中的数据导入到hdfs中
通过实例讲解Sqoop如何把hdfs中的数据导出到mysql中
Sqoop如何做成job，方便以后快速执行
12) Flume操作
Flume是cloudera公布的分布式日志收集系统，是用来把各个的服务器中数据收集，统一提交到hdfs或者其他目的地，是hadoop存储数据的来源，企业中非常流行。
知识点简单罗列：
Flume是什么
详细Flume的体系结构
讲述如何书写flume的agent配置信息
讲述flume如何动态监控文件夹中文件变化
讲述flume如何把数据导入到hdfs中
通过实例讲解如何通过flume动态监控日志文件变化，然后导入到hdfs中
13) 论坛日志分析项目
& & 该项目的数据来自于黑马([url=]http://edu.csdn.net/[/url])论坛的日志，该项目是为本课程量身定做的，非常适合我们hadoop课程学习。有的同学觉得应该介绍更多项目，其实做过几个项目后，就会发现项目的思路是相同的，只是业务不同而已。大家写过这个项目后，就对hadoop的各个框架在项目中是如何使用的，有个比较清晰的认识，对hadoop与javaEE结合有个比较清晰的认识了。
课程目录索引
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hadoop视频教程
01:25 上传
│& && &01hadoop介绍1
│& && &02hadoop介绍2
│& && &03hadoop介绍3
│& && &04Linux环境配置1
│& && &05安装JDK
│& && &06Hadoop安装配置
│& && &07hadoop初始化和测试
│& && &08配置ssh免密码登陆配置和ssh原理
│& && &01HDFS原理
│& && &02HDFS的shell操作
│& && &03HDFS原理
│& && &04HDFS原理2
│& && &05HDFS的java接口
│& && &06Hadoop RPC
│& && &07HDFS读取数据过程
│& && &01MR介绍
│& && &02WordCount执行流程
│& && &03WordCount代码编写
│& && &04hadoop序列化机制
│& && &05MR例子
│& && &06MR提交过程
│& && &07hadoop远程debug
│& && &01Partitioner编程 1
│& && &02Partitioner编程2
│& && &03使用Maven开发MR
│& && &04MR排序
│& && &05Combiner编程
│& && &06shuffle过程
│& && &07MR例子-倒排索引
│& && &08决定mapper的数量因素
│& && &01ZooKeeper介绍
│& && &02ZooKeeper集群搭建
│& && &03hadoop集群搭建
│& && &04Hadoop集群测试
│& && &05数据迁移工具sqoop
│& && &06shell入门
│& && &01HBASE入门
│& && &02hbase单节点安装和hbase shell
│& && &03hbase集群搭建
│& && &04HBASE理论知识
│& && &05HBASE的java接口1
│& && &06HBASE的java接口2
│& && &07HBASE理论
│& && &01hive入门
│& && &02hive安装mysql metastore
│& && &03hive分区表
│& && &04hive练习
│& && &05hive的UDF
│& && &06A数据收集工具flume
│& && &07黑马论坛日志项目
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中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设的重要支撑单位。中科院计算所培训中心致力于高端IT类人才培养，凭借科学院强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套符合现代企业要求的课程体系，其目的是希望能切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升企业整体研发与创新能力。迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训与咨询服务。
从1987年成立之初至今，培训中心一如既往的秉承“科学、高效、权威、品质”的教学宗旨，以“追求卓越服务，与企业共发展”为努力目标，课程体系紧紧围绕“云计算、大数据、软件工程、互联网”的中心思想来设置，在关注企业员工发展的基础上，聚焦于企业体系建设、过程改进，致力于为企事业单位培养更多高端管理、创新人才。携手广大企事业单位，共同为我国软件事业的发展而努力！ 2016年一季度，我们设立了以下课程，诚邀各企事业单位及有志之士积极参与。
一季度课程安排：
【高级系统架构师】
12月16日-12月18日
【大数据实时处理-Spark及BDAS技术应用】
12月17日-12月19日
12月23日-12月25日
【高级软件需求分析师】
1月6日-1月8日
【大数据处理技术-基于Hadoop 的实战(含Spark和Storm应用介绍 )】
1月6日-1月8日
1月14日-16日
【安卓架构及开发技术】
1月15日-1月17日
【云计算技术纵览】
1月22日-1月23日
【产品设计之道】
3月9日-3月11日
【高质量软件设计】
3月15日-3月16日
【大数据分析-基于Hadoop /Mahout的大数据挖掘(含Spark和Storm应用介绍 )】
3月16日-3月18日
【云计算与大数据处理技术】
3月24日-3月26日
【OpenStack部署和管理】
3月23日-3月26日
【数据仓库与数据挖掘】
3月30日-4月1日
【Java技术精讲】
3月30日-4月2日
咨询热线：010-
授课专家：
以上课程邀请了业界著名专家学者亲临授课。主流及前沿的技术背景，新颖和实用的授课内容，一定会使您受益匪浅。
谢老师：教授，培训中心副校长，大型电子对抗项目负责人、首席系统架构师，高级咨询顾问，国内软件工程知名专家，组织过多个大型软件项目，对软件工程管理与过程具有深邃的理论见解和实践知识。
杨老师：研究网络信息分析以及云计算相关技术，从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。
李老师：中国科学院专项课题组长，IEEE云计算与信号处理国际研讨会发起人，多个国际期刊审稿人。在高水平国际会议和SCI期刊上上发表论文十多篇，并拥有多项专利。带领团队完成多个云计算方面的工程项目。
姜老师：国家“863项目”专家，首席架构师，敏捷开发资深实践者，具有多年在**线成功管理大型软件项目的经验，对软件项目组织具有深刻见解和实践知识。雷老师：国内知名企业云平台技术总监，中国云亲身实践者。
袁老师：CMMI高级咨询顾问，曾负责多项CMMI相关咨询/评估、工程工具咨询及中间件产品咨询服务并主持中科院管理学院MBA班“项目管理”和“甲方项目管理”主题演讲。
温馨提示：
1、培训期间协助安排住宿，费用自理，午餐由培训中心统一安排。
2、确定报名请与刘林林联系为您提供报名回执表，我们依此为您做课前准备。
3、收到报名回执后，我们将及时告知具体授课地点、日程安排等。
关于举办“大数据处理技术 - 基于Hadoop 的实战”培训的通知
各有关单位：
中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设的重要支撑单位，中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop 平台。Hadoop 在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据技术的需要，培训中心特举办“大数据处理技术-基于Hadoop 的实战”培训班，具体事宜通知如下：
一、培训对象
1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
二、学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，有一定的数据仓库与大数据处理的基础知识。
由业界知名云计算专家亲自授课：
杨老师&& 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。
四、培训要点
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。
大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战，更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。
Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架，证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。GFS/MapReduce框架实现了更高应用层次的抽象，使用户无需关注复杂的内部工作机制，无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验，即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。
Apache Hadoop 开源项目开发团队。他们克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop 系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳，并孵化出众多子项目(如Pig，Zookeeper和Hive等)，日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。
本课程从大数据技术以及Hadoop 实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop 这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：Hadoop 分布式文件系统及Hadoop 的I/O；MapReduce的的工作机制、类型和格式；如何构建和管理Hadoop 集群；Pig Latin语言的使用技巧；Hive数据仓库工具介绍；HBase和Zookeeper工具的使用和管理；开源数据采集工具sqoop。
教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Hadoop 系列工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。
五、培训内容
**讲 云计算及大数据处理技术介绍
第二讲 Google中的关键技术
第三讲 Hadoop 文件系统HDFS及其文件结构
第四讲 MapReduce编程模型及其应用开发
第五讲 Pig Latin及其使用
第六讲 数据仓库Hive使用
第七讲 HBase和ZooKeeper使用
第八讲 数据抽取工具Sqoop使用
第九讲 当前数据中心的改造和转换分析
第十讲各厂商*新的大数据产品介绍
六、培训目标
1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。
2，学习Hadoop 的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Hadoop 相关工具在大数据中的使用。
4，掌握传统数据中心向云计算中心转换的关键技术。
七、培训时间、地点
时间：请咨询&&&&& 地点：北京 上海
培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“大数据处理技术-基于Hadoop 的实战”。
培训费：5500元/人（含教材、**、午餐、学习用具），食宿统一安排，费用自理。
& & & 中科院计算所培训中心（北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校）成立于1987年，是计算所根据国家普及计算机知识，培养专业计算机人才而创建的。培训中心依托中国科学院强大的技术背景，历经二十年的发展，为全国各企事业单位、部队、院校等累计培养了近十七万人次的计算机专业人才，并为多家企业提供了高质量的咨询服务，现已形成企业内训、高端公开课、GJB5000A/CMMI培训与咨询、企业全方位咨询服务四大业务模块，在业界具有良好信誉。
& & & “科学、高效、权威、品质”是北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校的经营宗旨，面向企业人是其明确的市场定位。中科院计算所针对企业的信息化建设具有悠久的历史，其IT技术培训是一个长期积累、与时俱进的过程。1987年，我国的信息化建设十分滞后，计算机相关设备仅见于政府、部队和部分大型国内企业，专业技术急待普及，中科院计算所适时创建了培训中心，从计算机的基本概念、原理和维护到Windows、unix、linux应用到Oracle、DB2、数据仓库、J2EE、.net，再到现在高端企业级需求分析、架构设计、系统设计及咨询、云计算、海量数据，始终与国际*前沿的IT技术接轨。25年，培训中心的服务广泛应用于全国各地电信、通信、电力、石化、金融、教育、部队、交通、医药、服务等各行各业，为我国的信息化建设做出了卓越的贡献，成为中国IT精英权威培训咨询机构。
& & & &北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校拥有一批具有多年丰富实际开发与教学经验兼备的优秀专职教师队伍、咨询专家，有一支活跃于软件行业的研发团队。中心凭借强大的师资力量，把握当今世界*前沿的开发技术，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出百门课程体系，满足企业各层次的培训需求，其目的是希望**有经验高水平教师的讲授来真正解决企业信息化建设中的问题，切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升企业的整体研发能力。授课教师从思想、方法和技术三个层面系统讨论企业信息化建设及大型软件设计理论和方法，并且**一些精心选择的案例，揉合教师的大型项目经验，以项目过程中的问题带动原理的描述，理论和实际相结合，重点讲清问题，从而使学员在企业信息化建设项目中发挥更大的作用。
& & & &面对千变万化的IT技术，北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校不仅传授给学员当今IT潮流*核心的前沿技术和解决问题的方法，同时也为学员提供后续技术支持，更指导学员如何把握技术动态的方法和考虑问题、潜心学习的思维方式，旨在为国内外各企事业单位培养实用型、潜力型IT高端管理、创新人才，实现“与企业共发展，同携手开创未来”的美好愿景。
& & & 我们承诺：充分的资源共享、完善的管理模式和立足潮头的前沿技术，必将使您在更广的领域享受到更佳的培训服务！为了明天，我们一起努力！
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北京数据库工程师培训最新问答学习hadoop有前途吗，hadoop包括哪些内容，大概要花多长时间才能学完？_百度知道
学习hadoop有前途吗，hadoop包括哪些内容，大概要花多长时间才能学完？
我有更好的答案
大概要学几个月至少你要有J2EE开发经验再学hadoop，这是基于JAVA上的框架应用，数据挖掘等东西，看个人了，主要是分布式架构
采纳率：37%
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