大数据开发工程师都需要掌握的208集Hadoop分布式系统基础架

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

显示处理和存储的物理分布的 Hadoop 集群

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的 分布式计算 平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

MapReduce 流程的概念流

它主要有以下几个优点：1.高可靠性；2.高扩展性；3.高效性；4.高容错性；5.低成本。

所以说呢，要想学习大数据的话Hadoop是必不可少要学习的分布式系统基础架构。下面的是小编整理的Hadoop的学习路线和Hadoop（视频+PPT）共208集。

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01hadoop-大数据启蒙-初识HDFS；

02hadoop-HDFS理论基础读写流程；

03hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式；

04hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念；

05hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证；

06hadoop-HDFS权限、企业级搭建；

07hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门；

08hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理；

09hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序；

10hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码；

11hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲；

12hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲；

13hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼；

14hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式。