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大家好，新人学Hadoop看哪些书或者视频比较容易入门啊？
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本帖最后由 pig2 于
10:03 编辑
看完下面内容，相信你已经不是新手了
新手入门视频
云技术、大数据(hadoop)入门常见问题回答
零基础学习hadoop到上手工作线路指导（初级篇）
书籍推荐：
让你了解hadoop生态系统的一本书
Hadoop权威指南(第2版)
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这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。
GNU/Linux是产品开发和运行的平台。
Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。
Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。
Linux和Windows所需软件包括:
JavaTM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。
ssh 必须安装并且保证 sshd一直运行，以便用Hadoop
脚本管理远端Hadoop守护进程。
Windows下的附加软件需求
- 提供上述软件之外的shell支持。
如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。
以Ubuntu Linux为例:
$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync
在Windows平台上，如果安装cygwin时未安装全部所需软件，则需启动cyqwin安装管理器安装如下软件包：
openssh - Net 类
为了获取Hadoop的发行版，从Apache的某个镜像服务器上下载最近的
运行Hadoop集群的准备工作
解压所下载的Hadoop发行版。编辑
conf/hadoop-env.sh文件，至少需要将JAVA_HOME设置为Java安装根路径。
尝试如下命令：
$ bin/hadoop
将会显示hadoop 脚本的使用文档。
现在你可以用以下三种支持的模式中的一种启动Hadoop集群：
伪分布式模式
完全分布式模式
单机模式的操作方法
默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。这对调试非常有帮助。
下面的实例将已解压的 conf 目录拷贝作为输入，查找并显示匹配给定正则表达式的条目。输出写入到指定的output目录。
$ mkdir input
$ cp conf/*.xml input
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*
伪分布式模式的操作方法
Hadoop可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行，此时每一个Hadoop守护进程都作为一个独立的Java进程运行。
使用如下的 conf/hadoop-site.xml:
&configuration&
&&&property&
&&&&&name&fs.default.name&/name&
&&&&&value&localhost:9000&/value&
&&&/property&
&&&property&
&&&&&name&mapred.job.tracker&/name&
&&&&&value&localhost:9001&/value&
&&&/property&
&&&property&
&&&&&name&dfs.replication&/name&
&&&&&value&1&/value&
&&&/property&
&/configuration&
免密码ssh设置
现在确认能否不输入口令就用ssh登录localhost:
$ ssh localhost
如果不输入口令就无法用ssh登陆localhost，执行下面的命令：
$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub && ~/.ssh/authorized_keys
格式化一个新的分布式文件系统：
$ bin/hadoop namenode -format
启动Hadoop守护进程：
$ bin/start-all.sh
Hadoop守护进程的日志写入到
${HADOOP_LOG_DIR} 目录 (默认是
${HADOOP_HOME}/logs).
浏览NameNode和JobTracker的网络接口，它们的地址默认为：
NameNode -
JobTracker -
将输入文件拷贝到分布式文件系统：
$ bin/hadoop fs -put conf input
运行发行版提供的示例程序：
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看输出文件：
将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看：
$ bin/hadoop fs -get output output
$ cat output/*
在分布式文件系统上查看输出文件：
$ bin/hadoop fs -cat output/*
完成全部操作后，停止守护进程：
$ bin/stop-all.sh
完全分布式模式的操作方法
关于搭建完全分布式模式的，有实际意义的集群的资料可以在找到。
Java与JNI是Sun Microsystems, Inc.在美国以及其他国家地区的商标或注册商标。用户：**615380@qq.c**
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鉴于目前大数据Hadoop&2.x被企业广泛使用，在实际的企业项目中需要更加深入的灵活运用,并且Hadoop&2.x是大数据平台处理的框架的基石，尤其在海量数据的存储HDFS、分布式资源管理和任务调度YARN及分布式计算框架MapReduce。然而当前众多书籍和视频教程资料中,没有一套完整的、深入浅出的、实战性操作强的一套资料，一此种情况下，结合鄙人多年实际项目经验，以项目中使用为主线，编纂筹划此套Hadoop&2.x从零基础到项目实战的课程，带领大家从零基础开始上手，到如何理解HDFS、YARN、MapReduce的使用和实际项目的分析。希望新手通过此视频课程可以快速上手Hadoop&2.x，从环境的搭建、框架的理解使用到MapReduce编程，一步一步成功进阶，也希望有基础的学员通过此套课程视频，更加深入理解Hadoop&2.x的使用与原理，做到知其然知其所以然.最后预祝每位学员都能在坚持学习的情况下成为大数据Hadoop&2.x高手。
1.课程研发环境
课程中设计的开发环境
64位CentOS&6.4系统
apache-maven-3.0.5
jdk-7u67-linux-x64
hadoop-2.5.0
2.内容简介
以Apache Hadoop 2.5.0为准，进行深入浅出的讲解各个模块的功能、架构、使用，主要四个方面内容：
模块一：Hadoop 2.x入门
从如何在虚拟机VMWare中安装Linux系统，基本命令的使用，如何编译Hadoop 2.5.0，到搭建的搭建，MapReduce简单程序的运行，最终分布式集群的安装部署优化及上线下线节点。
模块二：分布式文件系统HDFS
由浅入深剖析HDFS文件系统的架构，NameNode启动原理，HDFS Java API使用，源码的调试跟踪以及如何远程Debug，NameNode和DataNode启动加载过程。
模块三：分布式资源管理框架YARN
ARN如何从Hadoop 1.x中的MapReduce衍生，YARN如何管理集群资源，如何为各个应用分配资源。
模块四：分布式计算框架MapReduce
MapReduce编程模型，运行过程Shuffle，编程模块，数据类型讲解，初级应用案例，Shuffle阶段的分区Partitioner、排序Sort、合并Combiner、分组Grouping，以及二次排序和MapReduce常见优化方案（MapReduce参数设置、压缩、分布式缓存、多任务依赖和Join算法等）。
多年的云计算平台项目经验，目前就职于国内某云计算机公司，任云计算项目首席架构师和产品经理。
近些年一直致力于云计算方向研究、开发、及运用，参与和主导多个云计算项目的建设、研发、运营等。
技术实力派教员，讲课生动风趣，深得学员喜爱。
模块一、Hadoop&2.x入门&
001 为什么开设Hadoop 2.x课程以及企业中的应用 & & & & & & & & & & & & & &&
002 课程大纲介绍、课程学习注意事项 & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
003 安装Linux虚拟机、基本设置（Ip地址配置、主机名、创建用户等） & & & & & & & & & &&
004 Linux远程四大工具使用 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
005 主机名与IP映射配置、man命令以及如何创建查看文件内容 & & & & & & & & & & & & &
006 Linux系统中文件类型、权限、用户讲解 & & & & & & & & & & & & & & & & &
007 对文件cp、mv命令讲解、设置用户sudo和安装JDK & & & & & & & & & & & & &&
008 Hadoop 2.x介绍与生态系统重要框架讲解 & & & & & & & & & & & & & & &&
009 hadoop 起源、三大版本和下载编译说明 & & & & & & & & & & & & & & & &&
010 hadoop 2.5.0编译准备工作（安装Maven、系统依赖包等） & & & & & & & & & &
011 对Haodop 2.5.0进行编译、目录结构讲解以及编译注意事项 & & & & & & & & & & &
012 将hadoop 2.x源码导入Eclipse中，进行查看和编辑修改 & & & & & & & & & &&
013 Hadoop 2.x模块之HDFS架构概要介绍讲解 & & & & & & & & & & & & & &&
014 Hadoop 2.x模块之YARN架构和MapReduce on YARN概要介绍讲解 & & & & &&
015 Hadoop 2.x安装部署前的准备 & & & & & & & & & & & & & & & & & &
016 在单机模式下运行MapReduce案例和伪分布式安装配置HDFS & & & & & & & & & & &
017 运行MapReduce程序（输入输出数据来源于HDFS）和讲解HDFS基本Shell命令操作 & & & &
018 伪分布式部署YARN（配置与启动）和在YARN上运行MapReduce任务 & & & & & & & &&
019 HDFS权限检查讲解和运行词频统计WordCount程序 & & & & & & & & & & & & &
020 MapReduce历史服务JobHistoryServer讲解和启动Hadoop 2.x服务组件的三种方式&
021 分析三种启动方式脚本和引出ssh协议作用 & & & & & & & & & & & & & & & & &
022 讲解SSH协议和SSH无密钥登陆原理 & & & & & & & & & & & & & & & & & &
023 配置SSH无密钥、使用start-dfs.sh启动HDFS所有服务组件和讲解Hadoop与Java版本选择&
024 Hadoop 2.x两种配置文件讲解说明 & & & & & & & & & & & & & & & & &
025 如何配置Hadoop 2.x中各个守护进程运行的主机 & & & & & & & & & & & & & &
026 如何配置HDFS相关数据存储的本地目录 & & & & & & & & & & & & & & & & &&
027 运行在YARN上的MapReduce程序相关日志（应用日志和Container日志） & & & & & &
028 启用运行在YARN上应用程序日志聚合功能和MapReduce Uber模式 & & & & & & & &&
029 Hadoop 2.x分布式安装部署环境准备之克隆虚拟机和配置主机名与IP地址 & & & & & & & &
030 Hadoop 2.x分布式安装部署环境准备之集群hosts映射配置和时间同步配置 & & & & & & &
031 Hadoop 2.x分布式集群安装部署启动（基于伪分布式进行） & & & & & & & & & & &&
032 Hadoop 2.x分布式安装部署之集群部署的基本测试验证和基准测试（集群性能和Hadoop 2.x性能）&
033 Hadoop 2.x分布式安装部署之配置HDFS与YARN的主节点到从节点的SSH无密钥登陆、解决问题 &&
034 YARN中的Web Application Proxy讲解 & & & & & & & & & & & &&
035 阅读讲解Hadoop 2.x官方文档集群如何安装和CLI MiniCluster讲解 & & & & & &
036 如何增加和卸载集群节点、卸载HDFS的DataNode节点 & & & & & & & & & & & &&
037 卸载YARN的NodeManager节点和集群增加节点讲解 & & & & & & & & & & & &&
038 企业级Hadoop 2.x中HDFS、YRAN的架构设计和MR运行流程图预览 &
& & & & & & &
模块二、分布式文件系统HDFS
039 分布式文件系统架构之一设计目标和架构讲解一 & & & & & & & & & & & &
040 分布式文件系统架构之二架构设计NameNode和DataNode详解 & & & & &&
041 分布式文件系统架构之三块Block的存放策略和垃圾回收 &
042 分布式文件系统架构之四NameNode启动过程详解 & & & & & & & & & &
043 分布式文件系统架构之五NameNode启动过程中安全模式详解 & & & & & & &&
044 分布式文件系统架构之六使用oiv和oev查看NameNode的fsimage和edits文件内容&
045 分布式文件系统架构之七SecondaryNameNode功能详解 & & & & & &&
046 分布式文件系统架构之八如何使用SNN恢复NN & & & & & & & & & & &&
047 HDFS Shell 命令使用讲解 & & & & & & & & & & & & & &
048 HDFS 管理命令讲解和使用Eclipse创建Maven工程 & & & & & & &&
049 &使用HDFS URL API详解和查看IOUtils源码 & & & & & & & &
050 使用HDFS FS API详解之一多种方式获取FileSystem实例 & & & & &
051 使用HDFS FS API详解之二伪装用户方式操作HDFS和向HDFS上写文件 & & &
052 使用HDFS FS API详解之三获取文件的存储信息和集群DataNodes信息以及其他操 & &
053 使用HDFS FS API详解之四远程Debug调试跟踪程序 & & & & & & &&
054 使用HDFS FS API详解之五本地文件系统LocalFileSystem讲解和百度网盘功能讲&
055 深入讲解HDFS客户端配0置和配置信息分类 & & & & & & & & & & & & &
056 HDFS应用案例讲解之需求说明分析 & & & & & & & & & & & & & &&
057 HDFS应用案例讲解之编码实现与测试说明该 & & & & & & & & & & & &&
058 Hadoop 2.x底层通讯协议RPC讲解和编程实现远程过程调用 & & & & & & &
059 HDFS各守护进程之间通信的RPC协议和如何调式读取文件内容 & & & & & & & &
060 Hadoop 2.x源码远程调试两种方式讲解和如何使用打印日志进行调试 & & & & &
061 使用Eclipse进行对Hadoop 2.x源码进行远程调试（查看NameNode启动过程）
模块三、分布式资源管理框架YARN
062 云计算与大数据Hadoop关系、Hadoop 1.x与Hadoop 2.x比较
063 分布式资源管理框架YARN功能详解 & & & & & & & & & &
064 YARN架构组件详解、通信协议讲解和以YARN为核心的生态系统 & & &
065 YARN监控界面详解（YARN如何管理监控集群资源） & & & & &&
066 企业测试机配置说明、如何对节点资源进行配置管理 & & & & & & &
067 YARN对集群资源（内存和CPU）管理与隔离讲解 & & & & & &&
068 YARN命令使用讲解、YARN的工作流程讲解& &
069 YARN中应用历史服务TimelineServer配置讲解 & & & &
070 国内外主要的Hadoop 2.x相关的几大发行版本讲解（CDH，HDP等）
模块四、分布式计算框架MapReduce
071 企业大数据应用和MapReduce编程模型讲解 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
072 MapReduce思想原理和如何在YARN上运行 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
073 分析WordCount程序执行流程以及编写MapReduce八股文格式 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
074 以【八股文格式】编写WordCount程序 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
075 优化WordCount程序（实现Tool接口）以及总结如何编写MapReduce程序 & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
076 MapReduce程序中如何自定义计数器和WordCount程序中优化注意事项 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
077 MapReduce程序默认情况下如何对输入文件进行读取和输出文件进行写入 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
078 在Linux系统下使用Eclipse开发测试MapReduce程序 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
079 如何编译Win7下Hadoop 2.x插件和配置运行使用 & & & & & & & & &
080 不同模式下运行的Counters、如何从YARN监控页面查询以运行MapReduce程序及MapReduce Shuffle讲解一 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
081 MapReduce Shuffle画图讲解二 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
082 MapReduce Shuffle讲解三 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
083 如何在MapReduce程序中设置Shuffle阶段的五大要点以及MapReduce程序可以没有Reduce类测试讲解 & & & & & & & & & &
084 如何设置MapReduce Job中Reduce Task数量及总体把握MapReduce 框架运行过程 & & & & & & & & & & & & &&
085 通过跟踪源码分析MapReduce提交Job的过程
086 MapReduce Job运行时如何计算Map Task个数（计算InputSplit） & & & & & & & & & & & & & & & & &&
087 MapReduce Job提交的两种运行方式源码分析及Mapper和Reducer类分析讲解 & & & & & & & & & & & & & & & &&
088 依据基类Mapper和Reducer编写MapReduce编程模板 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
089 最小配置MapReduce Job、MapReduce的默认配置（源码分析）和修改优化MapReduce编程模板 & & & & & & & & & & &&
090 如何依据MapReduce模板编写Job程序并测试 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
091 MapReduce单元测试框架MRUnit基本使用讲解 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
092 使用MRUnit对Mapper、Reducer进行单元测试 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
093 通过MapReduce自定的数据类型源码分析，如何自定义数据类型 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
094 在定义Key的数据类型时，如何定义优化比较器Comaprator & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
095 编写自定义数据类型Key，实现优化比较器Comparator&
096 自定义数据类型时注意事项及企业大数据中常用的MapReduce应用 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
097 三大运营商业务需求及手机流量统计需求分析（原数据和业务） & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
098 依据业务分析实现手机流量统计MapReduce编码 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
099 编写MapReduce程序及测试 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
100 MapReduce初级应用案例之TopKey讲解一 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
101 MapReduce初级应用案例之TopKey讲解二 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
102 源码分析讲解MapReduce输入格式InputFormat & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
103 从源码和应用角度讲解常用的InputFormat & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
104 SequenceFileInputFormat应用讲解和如何自定义InputFormat（解析XML文件） & & & & & & & & & & & &&
105 通过源码和对比讲解MapReduce输出格式OutputFormat及常用的OutputFormat解析 & & & & & & & & & & & & &
106 MapReduce输出多个指定的文件MultipleOutputs使用讲解 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
107 MapReduce Shuffle中分区Partitioner讲解（结合实际案例） & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
108 MapReduce Shuffle中合并Combiner讲解（功能、实际应用） & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
109 MapReduce Shuffle中Key的比较器讲解RawComparator以及通过实际应用引出二次排序 & & & & & & & & & & & &
110 依据需求实现key相同时对value进行排序，使用二次排序实现（自定义数据类型key，分组比较器等） & & & & & & & & & & & & & &
111 二次排序案例的优化（自定义分区和整数字节比较时的注意事项） & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
112 MapReduce编程优化之一配置参数的几种设置方式及优先级 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
113 MapReduce编程优化之二MapReduce中的Compression & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
114 MapReduce编程优化之三分布式缓存DistributedCache使用讲解一 & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
115 MapReduce编程优化之三分布式缓存DistributedCache使用讲解二 & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
116 MapReduce编程优化之四MapReduce 旧API的区别与使用讲解 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&
117 MapReduce编程优化之五MapReduce多任务依赖（ControlledJob和JobControl） & & & & & & & & & & &&
118 MapReduce编程优化之六链式Mapper的使用ChainMapper和ChainReducer & & & & & & & & & & & & & &
119 MapReduce编程优化之七MapReduce Join算法讲解一 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
120 MapReduce编程优化之七MapReduce Join算法讲解二 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
121 MapReduce编程优化之八小文件处理几种方式讲解 & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
122 MapReduce编程优化之九MapReduce Shuffle阶段的配置调优以及Hadoop1.x的MR程序运行在Hadoop 2.x上的注意事项 & & &
& & & & & & & & & & &&
亮点一、从零基础开始讲起，包括Linux系统，基本命令
亮点二、以企业使用的角度讲解Hadoop 2.x的各个知识，抽取案例模型讲解
亮点三、整套课程以实际操作为主，让大家对Hadoop 2.x环境、MapReduce编写深层次的理解掌握&
1.课程针对人群
Hadoop初学者、具有一定Linux系统、Java使用经验
系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
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。
数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。
2.我该怎么学,如何才能学好这门课程，给些建议。
4.1、时间上的安排建议
本课程第一季共66讲，如果您时间上充分，建议以每天3-4讲的进度往前学习，一定要进行操作，记笔记。
4.2、学习要求
持之以恒，每天都坚持学习（看视频、实际联系，多思考），有问题及时沟通交流解决，建议多看官方文档。
4.3、讲师建议
1.最好看完视频之后，抛开视频，独立自己去把上课中的示例写一遍，看自己是否理解，如果不正确，可以回过头看再看下视频，如果反复，达到真正理解和熟练掌握的目的。
2.对于项目实战部分，一定要自己亲自动手做一遍，不要满足听完就OK了
3. 建议一般听视频，一般拿个纸和笔，做一些记录和笔记，这是一种非常好的学习习惯。
4. 一定不要过于依赖视频，要学会看API和使用百度，学会思考，学会举一反三 & &
5.&最后祝您学有所成
课程是属于某个特定的专业技术，掌握该技术后，你可以从事以下职位的相关工作
1、Hadoop 开发工程师
2、Hadoop 研发工程师
3、Hadoop 运维工程师 & & &
您暂未登录不能收藏！请登录后在进行课程的收藏！Hadoop小白入门教程哪里相对专业些?_百度知道
Hadoop小白入门教程哪里相对专业些?
我有更好的答案
专业的建议选择到魔据吧比较专业而且环境优雅舒适，很注重基础教育，看合不合适。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。交通便利，与Oracle、华为、百度、金山等建立长期合作。
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