10小时掌握大数据与Hadoop实战入门

资源摘要信息:"本压缩包包含了《10小时入门大数据视频.zip》的内容概述，适合希望快速了解大数据技术和Hadoop框架的初学者。视频课程共分为10个章节，涵盖了大数据的基本概念、Hadoop的核心组件、以及一些前沿技术的拓展知识。 第1章 大数据概述 本章将为学习者提供大数据的定义、特点、发展历程和应用场景。此外，还会讲解大数据的三个基本特征（即3V概念），即Volume（大量）、Velocity（高速）和Variety（多样），以及大数据技术的体系结构，为学习者打下坚实的基础。 第2章 初识Hadoop 在这一章节中，学习者将接触到Hadoop的起源、发展以及其在大数据生态系统中的地位。Hadoop作为一个开源框架，使得在商品硬件上进行大数据处理成为可能。本章还会介绍Hadoop的基本组成和工作原理。 第3章 分布式文件系统HDFS 本章深入讲解Hadoop分布式文件系统（HDFS），它是存储在Hadoop系统中大数据的基础设施。学习者将了解HDFS的设计理念、架构特点以及核心组件，包括NameNode和DataNode的工作机制。 第4章 分布式资源调度YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个子项目，负责资源管理和作业调度。在本章中，学习者将学习到YARN的架构、工作原理以及如何进行资源管理和任务调度。 第5章 分布式计算框架MapReduce MapReduce是Hadoop中用于处理大规模数据集的编程模型。本章将对MapReduce的设计和实现进行详细讲解，包括Map和Reduce两个阶段的具体任务和工作流程。 第6章 Hadoop项目实战 通过实际的项目案例，本章将指导学习者如何将前面章节学到的理论知识应用到实践中。学习者将通过实战项目了解如何搭建Hadoop环境、运行MapReduce作业以及进行数据处理。 第7章 Hadoop分布式集群搭建 对于准备部署Hadoop集群的学习者来说，本章将提供集群搭建的详细步骤和注意事项。学习者将掌握如何配置和管理一个高可用的Hadoop集群。 第8章 Hadoop集成Spring的使用 本章将介绍Spring框架与Hadoop的集成使用，如何利用Spring简化Hadoop应用的开发，以及如何将Spring的依赖管理和业务逻辑处理融入到Hadoop项目中。 第9章 前沿技术拓展Spark,Flink,Beam 在这一章节中，学习者将有机会了解到Hadoop之外的大数据处理技术，如Apache Spark、Apache Flink和Apache Beam等。这些技术在处理速度、数据流处理等方面各有优势，是大数据领域中的前沿技术。 第10章 Hadoop3.x新特性 Hadoop3.x版本带来了许多新特性和改进，本章将对这些新特性进行介绍，包括但不限于HDFS联邦、Erasure Coding、YARN内存管理等。通过学习本章，学习者能够了解到最新版本Hadoop的优化和新增功能。 源码 压缩包内可能包含与课程相关的源码和示例代码，帮助学习者更好地理解和实践大数据处理和Hadoop应用开发。 标签：大数据 hadoop "