Hadoop课程设计

Hadoop课程设计通常涵盖了Apache Hadoop生态系统的核心组件，这是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在设计这样的课程时，学生会学习到以下几个关键部分：

1. **Hadoop基础知识**：开始时，会介绍Hadoop的背景、目的和架构，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce模型。

2. **Hadoop安装与配置**：学习如何安装Hadoop集群，配置核心配置文件（如core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml）和环境变量。

3. **HDFS操作**：使用Hadoop命令行工具（如hadoop fs、hdfs dfs）进行文件系统管理，如上传、下载、复制和删除文件。

4. **MapReduce编程**：编写MapReduce作业，包括Mapper, Reducer的实现，以及JobTracker和TaskTracker的工作原理。

5. **Hadoop流式处理**：了解其他Hadoop组件如Hadoop Streaming和YARN（Yet Another Resource Negotiator）的任务调度。

6. **Hadoop的扩展**：介绍Hadoop生态系统的其他组件，如Hive（SQL查询）、Pig（数据流语言）、HBase（列式存储的NoSQL数据库）和Spark（实时数据处理框架）。

7. **案例研究和项目实践**：通过实际项目应用Hadoop解决数据分析问题，例如日志分析、社交网络数据挖掘等。

**相关问题**:
1. Hadoop生态系统的其他组件有哪些？
2. MapReduce编程中，Mapper和Reducer的主要作用是什么？
3. 在实际项目中，如何选择使用Hadoop还是Spark进行数据处理？