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Hadoop简称HDFS，它具有高容错性的特点，并且适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop中的分布式计算框架，使的分布式编程更简单，能够很好的处理存储在hdfs上的海量数据。因此如果大家要入门学习大数据，Hadoop是必须掌握的内容。下面我们一起来看看大数据hadoop入门课程大纲：
第一章 Apache Hadoop简介
Hadoop介绍
Hadoop发展简史
Hadoop特性优点&国内外应用
第二章 Apache Hadoop—集群搭建
集群搭建--发行版本&集群简介
集群搭建--服务器环境准备
集群搭建--JDK环境安装
集群搭建--安装包目录结构
集群搭建--配置文件修改上
集群搭建--配置文件修改下
集群搭建--配置文件注意事项
集群搭建--namenode格式化
集群搭建--启动方式
集群搭建--集群ui&初体验
第三章 Apache Hadoop—HDFS
HDFS--介绍&模拟实现思路
HDFS--设计目标
HDFS--重要特性
HDFS--shell客户端
HDFS--shell常用命令介绍
HDFS基本原理--NameNode概述
HDFS基本原理--DataNode概述
HDFS工作机制--概述
HDFS工作机制--写数据流程--上
HDFS工作机制--写数据流程--下
HDFS工作机制--读数据流程
HDFS应用开发--JAVA api环境&对象
HDFS应用开发--创建目录&客户端身份设置
HDFS应用开发--下载文件&本地hadoop环境配置
HDFS应用开发--其他api&Stream操作
案例：shell定时采集数据至hdfs--需求分析
案例：shell定时采集数据至hdfs--实现
第四章 Hadoop MapReduce
理解MapReduce思想
MapReduce计算模拟实现思路
MapReduce设计构思
MapReduce框架结构&编程规范
WordCount案例--Mapper编写：mr数据类型
WordCount案例--Mapper编写：map方法
WordCount案例--Reducer编写：类型确定&如何调用
WordCount案例--Reducer编写：reduce方法编程
WordCount案例--运行主类Job编程
程序运行模型--集群运行模式
程序运行模型--本地运行模式
MapReduce的输入和输出
第五章 MapReduce数据分区&分区规则及编程案例
理解MapReduce思想
MapReduce计算模拟实现思路
MapReduce设计构思
MapReduce框架结构&编程规范
WordCount案例--Mapper编写：mr数据类型
WordCount案例--Mapper编写：map方法
WordCount案例--Reducer编写：类型确定&如何调用
WordCount案例--Reducer编写：reduce方法编程
WordCount案例--运行主类Job编程
程序运行模型--集群运行模式
程序运行模型--本地运行模式
MapReduce的输入和输出
第六章 Apache Flume概述及案例讲解
概述&运行机制
安装部署&netcat-logger
案例--采集目录至HDFS
案例--spooldir使用注意事项
案例--采集文件至HDFS
高级功能--load balance
高级功能--failover
实战案例--采集日志汇总&拦截器使用
扩展了解--自定义拦截器思路
完成了大数据hadoop入门课程大纲的学习，大家可以在快速了解hadoop的同时，学会hadoop集群中的文件存储功能.分布式编程框架，还能了解离线大数据处理的基本流程。如果大家对课程感兴趣，还等什么，现在就来体验相关免费课程吧~
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