Hadoop入门：01周实践与配置教程

Hadoop数据平台分析01是一门针对初学者的课程，旨在教授学员如何有效地使用Hadoop生态系统进行大数据处理和分析。课程的核心目标包括： 1. **Hadoop环境搭建与管理**：学员需学会独立安装Hadoop 0.20.2版本，并掌握基本配置与管理，如理解Hadoop的分布式架构和HDFS（Hadoop Distributed File System）的工作原理。 2. **数据传输与集成**：学员需掌握在Hadoop、操作系统（如Linux）和关系型数据库之间高效地传输和集成数据，这对于数据预处理和准备工作至关重要。 3. **Map-Reduce编程**：课程涉及Map-Reduce编程模型的理解，包括其核心思想和实际操作，这是Hadoop处理大规模数据的基础组件。 4. **Pig和Hive**：学员将学习 Pig（一种基于Hadoop的数据流语言）和Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）的使用，用于执行简单的数据分析任务和HiveQL查询。 5. **NoSQL数据库实践**：HBase的安装、配置和基础shell操作，以及Hive的基本原理和操作，让学员接触分布式键值存储和列式存储技术。 6. **实验环境准备**：课程提供一个典型的实验环境，包括ESXi服务器（虚拟化平台）、PC（要求Linux环境或Windows+Cygwin）、SSH客户端（如SecureCRT或PuTTY）以及Hadoop集群管理工具。 7. **Google背景与启发**：课程还介绍了Hadoop背后的Google故事，比如搜索引擎、Gmail等产品是如何利用分布式计算解决海量数据处理问题的，以及Google如何通过低成本策略实现大规模数据处理。 8. **现代数据中心技术**：包括Google的“集装箱数据中心”模型，展示了如何利用标准化、模块化的设施来构建高密度且能源效率高的数据中心。 通过这门课程，学员不仅能够掌握Hadoop技术，还能了解到其背后的设计理念和应用案例，从而为实际的大数据项目开发和管理工作打下坚实基础。