全面解析：Hadoop 分布式计算与实践教程

"该资源是一个全面的Hadoop视频教程，涵盖了Hadoop HDFS、MapReduce分布式计算框架、Hadoop 2.x的高可用性(HA)、Hadoop的安装部署、Hive的数据处理以及HBase的基础和分布式应用。课程详细且深入，适合初学者和进阶者学习。" 在这个详尽的Hadoop视频教程中，你将学习到： 1. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)**：课程从基础开始，详细解释了HDFS的架构、工作原理、数据存储和读取机制。通过14个课时，你将理解HDFS如何处理大数据的分布式存储，包括文件的分块、副本策略、NameNode与DataNode的角色，以及I/O操作的细节。 2. **MapReduce分布式计算框架**：这部分课程深入探讨了MapReduce的理论基础，从基本概念如Mapper和Reducer，到实际案例如Word Count的实现，再到更复杂的应用，如QQ推荐好友和精准广告推送的算法。通过26个课时，你将掌握如何编写MapReduce作业，进行大规模数据处理。 3. **Hadoop 2.x及高可用性(HA)**：这部分课程介绍了Hadoop 2.x的新特性和改进，特别是高可用性的配置和实现，包括NameNode HA和ResourceManager HA。通过6个课时，你将学会如何设置和管理一个高可用的Hadoop集群。 4. **Hadoop的安装与部署**：教程提供了20个课时来详细指导如何在不同环境中安装和配置Hadoop 2.5.2版本，包括集群的搭建、配置优化以及问题排查。 5. **Hive数据仓库工具**：12个课时的Hive教程涵盖了从Hive的简介和安装，到DDL（数据定义语言）和DML（数据操作语言）的使用，再到Hive Server2的配置，帮助你理解和运用Hive进行大数据查询和分析。 6. **HBase分布式数据库**：这部分课程深入介绍了HBase，一个基于Hadoop的NoSQL数据库。通过15个课时，你将了解HBase的架构、完全分布式部署，以及如何通过编程接口进行数据操作。 这个课程不仅适合初学者，也适合希望提升Hadoop技能的专业人士。通过学习，你将能够掌握大数据处理的核心技术，并具备解决实际问题的能力，如轨迹分析和广告推送等应用场景。提供的百度网盘链接包含了所有视频资源，方便自我学习和复习。