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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件】系列课程覆盖了大数据处理的核心技术，包括Hadoop、MapReduce、HDFS、YARN、Hive、HBase等。以下是其中重点知识的详细阐述： 1. **Hadoop**：Hadoop是大数据处理的基础平台，包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce计算框架。HDFS提供了高容错性的分布式存储，适合存储大量数据；MapReduce则用于处理和生成大规模数据集。 2. **HBase**：作为NoSQL数据库的一员，HBase是在HDFS之上构建的，面向列的分布式数据库。它解决了传统关系数据库在大规模数据存储和实时访问上的问题，特别适用于稀疏数据的存储，且支持通过主键进行快速访问。HBase基于行键排序，并且每个单元格可以有多版本，通过时间戳管理。 3. **MapReduce**：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。它将任务拆分为两个阶段：Map阶段将数据分区并转换，Reduce阶段聚合结果。MapReduce在Hadoop中实现了高效的数据处理和分析。 4. **HDFS**：Hadoop的分布式文件系统，能将大文件分割成块并存储在集群的不同节点上，提供高可用性和容错性。HDFS的设计目标是容忍硬件故障，并确保数据的可靠性和可访问性。 5. **YARN**：Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop的资源管理系统，负责调度和管理集群的计算资源，为各种应用程序（如MapReduce）提供服务。 6. **Hive**：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，提供SQL查询功能，简化了大数据分析的过程。 7. **Pig**：Pig是Hadoop上的数据流语言，Pig Latin是其编程语法，用于处理大型数据集，简化数据处理逻辑的编写。 8. **Zookeeper**：Zookeeper是一个分布式协调服务，用于管理分布式环境中的配置信息、命名服务、群组服务等，保证了分布式系统的协调一致性。 9. **Spark**：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）和机器学习（MLlib）等多种计算模型，以其内存计算能力提高了大数据处理的速度。 10. **Neo4j**：Neo4j是一个图形数据库，擅长处理复杂的网络结构数据，广泛应用于社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。 11. **Elasticsearch**：Elasticsearch是一个实时的分布式搜索分析引擎，常用于日志分析、信息检索和监控系统中。 这个系列的课程不仅介绍了这些技术的基本概念，还涵盖了它们的安装、配置、使用方法和案例分析，旨在帮助学习者掌握大数据处理的核心技术和实践应用。通过学习，可以深入了解大数据生态系统中的各个环节，提升处理大规模数据的能力。