完整全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/65977804 【完整课程列表】 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 01.Hadoop简介与安装入门(共29页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 02.MapReduce(共23页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 03.Hadoop YARN(共25页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 04.MapReduce Eclipse开发插件(共20页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 05.Hadoop入门数据分析实战(共57页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 06.HDFS(共38页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 07.HDFS Shell命令(共21页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 08.HDFS文件接口(共41页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 09.MapReduce序列化(共29页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 10.MapReduce MP过程进阶(共42页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 11.MapReduce IO操作(共61页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 12.序列化框架(共28页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 13.深入MapReduce应用开发(共21页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 14.Hadoop集群配置(共6页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 15.Hive(共46页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 16.Hive操作(共43页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 17.Hive查询(共32页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 18.HBase(共43页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 19.Pig(共33页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 20.Pig Latin(共36页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 21.Pig模式与函数(共64页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 22.Zookeeper(共28页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 23.Zookeeper服务(共47页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 24.使用Zookeeper构建应用(共34页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 25.Sqoop(共19页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 26.深入Sqoop的导入(共29页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 27.深入Sqoop导出(共19页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 28.Flume(共33页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 29.Kafka(共30页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 30.Kafka开发(共34页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 31.Strom(共14页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 32.Spark入门之Scala(共173页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 33.Spark入门(共40页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 34.SparkSQL(共15页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 35.Oozie(共41页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 36.Impala(共20页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 37.Solr(共38页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 38.Lily(共23页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 39.Titan(共20页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 40.Neo4j(共50页).pptx 大数据与云计算教程课件 优质大数据课程 41.Elasticsearch(共17页).pptx 【大数据与云计算教程】课程涵盖了从基础到高级的大数据处理技术,主要讲解了Hadoop及其生态系统中的关键组件。其中,MapReduce是Hadoop的核心部分,用于处理和生成大规模数据集。MapReduce工作原理分为Map阶段和Reduce阶段,Map将输入数据拆分成键值对,Reduce则对这些键值对进行聚合和处理。 在开发MapReduce应用程序时,Eclipse是一个常用的集成开发环境,通过Eclipse的Hadoop插件可以方便地进行开发和调试。在安装Eclipse插件时,需要确保系统已安装JDK,并将插件的.jar文件复制到Eclipse的plugins目录下。配置插件时,需指定Hadoop的安装路径,以便插件能正确找到Hadoop环境。此外,还要配置HDFS和MapReduce服务器的地址,以便在Eclipse中管理远程HDFS文件。 MapReduce程序的运行有两种方式:一是直接在Eclipse中运行,程序会远程访问MapReduce服务;二是将程序打包成JAR文件,拷贝到Hadoop服务器上执行。运行MapReduce程序时,必须提供输入和输出路径,使用'hdfs://主机:端口/路径'格式,确保程序访问的是HDFS而不是本地文件系统。同时,确保在项目的Build Path中包含所有必要的Hadoop相关JAR包,特别是与HDFS相关的包,以避免运行时出现错误。 课程还涉及了Hadoop的其他组件,如HDFS(Hadoop分布式文件系统)、YARN(资源调度器)、Hive(数据仓库工具)、HBase(NoSQL数据库)、Pig(数据流处理语言)、Zookeeper(分布式协调服务)、Sqoop(数据导入导出工具)、Flume(日志收集系统)、Kafka(消息中间件)、Storm(实时计算框架)、Spark(快速通用的数据处理引擎)、Neo4j(图形数据库)以及Elasticsearch(搜索和分析引擎)等。 通过这个课程,学习者可以全面理解大数据处理的流程,掌握Hadoop生态中的各种工具和技术,从而提升在大数据环境下的开发和分析能力。对于想要从事大数据领域工作的人来说,这些知识是必不可少的基础。


































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