2020大数据开发课程：Hadoop与Spark入门指南

资源摘要信息: "Hadoop+Spark大数据开发零基础入门" 本课程旨在为初学者提供一个全面的大数据开发学习平台，从基础的操作系统安装讲起，逐步深入到搭建和使用Hadoop和Spark这两个当前最受欢迎的大数据处理框架。课程内容涵盖了大数据领域的多个核心知识点，包括但不限于以下几个方面： 1. 操作系统介绍与CentOS安装：本课程的第一部分将引导学员安装CentOS操作系统，这是学习Hadoop和Spark等大数据技术的基础环境。CentOS作为Red Hat Enterprise Linux的社区版，拥有高度的兼容性，适合在生产环境中使用，是大数据开发者首选的操作系统之一。 2. Hadoop2.x集群搭建：学员将通过本课程学习如何搭建Hadoop2.x版本的集群。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它由Hadoop Distributed File System (HDFS)、Yet Another Resource Negotiator (YARN)、MapReduce等核心组件组成。Hadoop集群的搭建是大数据处理能力的基础，本课程将介绍Hadoop集群的安装、配置和维护。 3. HDFS的使用与原理：Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop核心组件之一，提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集的应用。学员将学习HDFS的基本原理、操作命令以及如何管理HDFS集群。 4. MapReduce编程模型：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。课程将通过实例讲解MapReduce的原理和基本用法，使学员能够编写简单的MapReduce程序，处理分布式存储中的数据。 5. Spark2.4.0核心知识点：Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了一个快速且通用的计算引擎。本课程将介绍Spark2.4.0版本的核心功能，包括Spark RDD的Shell操作、编程API以及如何使用Spark进行大数据处理。 6. Spark RDD Shell与API操作：Resilient Distributed Dataset（RDD）是Spark的基础抽象，表示一个不可变、分布式的数据集合。学员将学习如何使用RDD进行数据处理，包括RDD的创建、转换和行动操作，以及RDD的持久化机制和分区。 通过以上知识点的学习，学员将能够掌握搭建和维护Hadoop和Spark集群的基本技能，并能够使用这些工具进行大数据处理和分析。课程强调理论与实践相结合，通过多个实际案例，让学员在动手实践中加深对大数据技术的理解和应用能力。 此外，课程还涉及其他与大数据相关的知识点，如云计算/大数据环境下的Hadoop应用、分布式系统的基本原理等，旨在为学员构建一个完整的知识体系。对于希望进入大数据领域工作的初学者来说，这是一个不可多得的学习资源。