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Hadoop 狂野大数据课件学习内容有哪些？课程学习从Hadoop基本使用、运行原理、实战案例全方位讲解；从概念讲起，课程内容精炼学习效率高没有接触过Hadoop的学员也能很好理解。
Hadoop实现了一个分布式文件系统简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。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。
Hadoop 大数据课程主讲内容：
第一章 Apache Hadoop简介
01.Hadoop介绍
02.Hadoop发展简史
03.Hadoop特性优点&国内外应用
第二章 Apache Hadoop—集群搭建
01.集群搭建--发行版本&集群简介
02.集群搭建--服务器环境准备
03.集群搭建--JDK环境安装
04.集群搭建--安装包目录结构
05.集群搭建--配置文件修改上
06.集群搭建--配置文件修改下
07.集群搭建--配置文件注意事项
08.集群搭建--namenode格式化
09.集群搭建--启动方式
10.集群搭建--集群ui&初体验
第三章 Apache Hadoop—HDFS
01.HDFS--介绍&模拟实现思路
02.HDFS--设计目标
03.HDFS--重要特性
04.HDFS--shell客户端
05.HDFS--shell常用命令介绍
06.HDFS基本原理--NameNode概述
07.HDFS基本原理--DataNode概述
08.HDFS工作机制--概述
09.HDFS工作机制--写数据流程--上
10.HDFS工作机制--写数据流程--下
11.HDFS工作机制--读数据流程
12.HDFS应用开发--JAVA api环境&对象
13.HDFS应用开发--创建目录&客户端身份设置
14.HDFS应用开发--下载文件&本地Hadoop环境配置
15.HDFS应用开发--其他api&Stream操作
16.案例：shell定时采集数据至hdfs--需求分析
17.案例：shell定时采集数据至hdfs--实现
第四章 HadoopMapReduce
01.理解MapReduce思想
02.MapReduce计算模拟实现思路
03.MapReduce设计构思
04.MapReduce框架结构&编程规范
05.WordCount案例--Mapper编写：mr数据类型
06.WordCount案例--Mapper编写：map方法
07.WordCount案例--Reducer编写：类型确定&如何调用
08.WordCount案例--Reducer编写：reduce方法编程
09.WordCount案例--运行主类Job编程
10.程序运行模型--集群运行模式
11.程序运行模型--本地运行模式
12.MapReduce的输入和输出
第五章 MapReduce数据分区&分区规则及编程案例
01.理解MapReduce思想
02.MapReduce计算模拟实现思路
03.MapReduce设计构思
04.MapReduce框架结构&编程规范
05.WordCount案例--Mapper编写：mr数据类型
06.WordCount案例--Mapper编写：map方法
07.WordCount案例--Reducer编写：类型确定&如何调用
08.WordCount案例--Reducer编写：reduce方法编程
09.WordCount案例--运行主类Job编程
10.程序运行模型--集群运行模式
11.程序运行模型--本地运行模式
12.MapReduce的输入和输出
第六章 Apache Flume概述及案例讲解
01.概述&运行机制
02.安装部署&netcat-logger
03.案例--采集目录至HDFS
04.案例--spooldir使用注意事项
05.案例--采集文件至HDFS
06.高级功能--load balance
07.高级功能--failover
08.实战案例--采集日志汇总&拦截器使用
09.扩展了解--自定义拦截器思路
想要转行大数据开发的在职程序员和想了解大数据处理的所有人员都可以体验学习，通过这门课程快速了解Hadoop，学会Hadoop集群中的文件存储功能.分布式编程框架，了解离线大数据处理的基本流程。大数据学科的入门课程为您讲述Hadoop的具体内容，对大数据感兴趣的你一定不要错过哦!
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