你将学到的
  • Hadoop 基础概念
  • Hadoop 伪分布式模式部署
  • HDFS 的初始化方法
  • HDFS 基本操作
  • MapReduce 应用的编写和编译方法
  • YARN 配置文件的作用
  • HBase 的数据模型和基本操作
  • Sqoop 的数据传输方法
  • 向 Solr 添加数据的方法
  • Hive 架构及部署
  • Flume 的架构和数据流模型
  • Flume Agent 配置方法
  • Kafka 的架构及部署
  • Flume 与 Kafka 的连接方法
  • Pig 使用方法
  • HDFS 的基本使用
  • Hadoop 各配置项的作用
  • HDFS 架构
  • MapReduce 核心思想及架构
  • YARN 核心思想及架构
  • YARN 应用开发方式
  • Sqoop 的体系结构
  • Solr 特性及部署
  • Solr 检索数据的方式
  • Hive HQL 语言
  • 多数据源下配置和启动 Agent 的方法
  • Hive 导入外部数据的方法
  • Kafka Connect 的用法
  • Pig 架构及部署

本课程将通过 13 个实验和 8 个挑战带领大家入门学习 Hadoop 相关的核心组件,主要包括 Hadoop、MapReduce、YARN、HBASE、Sqoop、Solr、Hive、Flume、Kafka、Pig 等等。

内容安排上先介绍各个组件核心知识,然后按照各组件的安装、配置、使用方法的顺序直接上手实操。 完成本课程的学习后,可掌握 Hadoop 各个组件的基本使用方法并能够解决一些开发中遇到的实际问题:如 HDFS 文件处理、数据导入、数据迁移、使用 Flume 和 Kafka 实现实时 web 日志收集和分析处理等等。

课程特点

  • 提供完善的在线实验环境,保证可以完全在线完成所有实验,省去本地配置环境的繁琐。
  • 实验步骤尽可能的详细,提供每个步骤的详细截图,确保你能完成所有实验操作,且大部分实验步骤都配有对应的视频解析,如果操作遇到问题也可以查看
  • 1 门课程便可广泛学习 Hadoop 相关核心组件的知识点,每个实验都是组件基础知识搭配动手实际操作,保证在动手的过程中掌握组件的使用方法

适合人群

  • 具有一定的计算机基础和 Java 基础,对 Hadoop 感兴趣,想要进一步深入系统学习 Hadoop 核心组件的同学。

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
  • 版权说明:课程内容为实验楼原创或实验楼在原作者授权下制作。未经书面同意,擅自爬取、转载和再分发课程内容,均将受到严肃追责。
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课程教师

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