Hadoop高手之路：从集群搭建到MapReduce实战

“5堂Hadoop必修课涵盖了大数据集群搭建、MapReduce项目构建、Hadoop和Spark源码编译、Zookeeper及MapReduce高级Join操作等内容，旨在帮助学习者掌握Hadoop高手所需的关键技能。” 在大数据处理领域，Hadoop是一个至关重要的开源框架，它提供了分布式存储和计算的能力。本课程通过5堂精心设计的课程，全面讲解了Hadoop相关的知识和技术，包括从基础的集群搭建到复杂的企业级项目实施。 第一堂课是大数据集群搭建，分为四个步骤，从简单的伪分布集群开始，逐步过渡到高可用的分布式集群环境。课程详细介绍了如何在Vmware上配置Linux虚拟机，以及如何搭建Hadoop伪分布集群，让WordCount示例运行起来。接着，课程深入到5节点的Hadoop分布式集群（HA）搭建，以及CDH5高可用集群的构建，同时涵盖Storm和Spark集群的搭建。 第二堂课侧重于企业级MapReduce项目的构建，通过Eclipse进行开发，详细讲解了从JDK安装、Hadoop插件配置到MapReduce项目构建的全过程，并通过实例程序进行测试运行，确保学习者能够独立完成MapReduce任务的开发。 第三堂课涉及Hadoop和Spark的源码编译，这对于理解其内部工作原理至关重要。课程涵盖了Hadoop源码的下载、编译环境的准备以及编译过程，同时也对Spark的Standalone分布式环境部署和HA实现进行了详解。 第四堂课涵盖了Zookeeper的安装和配置，Zookeeper在Hadoop集群中起到协调和管理的作用，对于实现高可用性至关重要。此外，课程还讲解了MapReduce的高级Join操作，这是数据处理中的常见且复杂的任务。 第五堂课则扩展到了Storm和Spark分布式集群的搭建，包括Storm的本地模式和分布式模式，以及Spark的Standalone HA实现和运行架构解析。 通过这5堂课的学习，学习者将能够掌握Hadoop生态系统的核心技术，包括集群搭建、MapReduce编程、源码理解以及高可用性的实现，从而在大数据处理领域具备扎实的Hadoop实战能力。