Hadoop 狂野大數據課件學習內容有哪些？課程學習從Hadoop基本使用、運行原理、實戰案例全方位講解；從概念講起，課程內容精煉學習效率高沒有接觸過Hadoop的學員也能很好理解。
Hadoop實現了一個分布式文件系統簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。HDFS放寬了POSIX的要求，可以以流的形式訪問文件系統中的數據。Hadoop中的分布式計算框架使的分布式編程更簡單，能夠很好的處理存儲在hdfs上的海量數據。
Hadoop 大數據課程主講內容：
第一章 Apache Hadoop簡介
01.Hadoop介紹
02.Hadoop發展簡史
03.Hadoop特性優點&國內外應用
第二章 Apache Hadoop—集群搭建
01.集群搭建--發行版本&集群簡介
02.集群搭建--服務器環境準備
03.集群搭建--JDK環境安裝
04.集群搭建--安裝包目錄結構
05.集群搭建--配置文件修改上
06.集群搭建--配置文件修改下
07.集群搭建--配置文件注意事項
08.集群搭建--namenode格式化
09.集群搭建--啟動方式
10.集群搭建--集群ui&初體驗
第三章 Apache Hadoop—HDFS
01.HDFS--介紹&模擬實現思路
02.HDFS--設計目標
03.HDFS--重要特性
04.HDFS--shell客戶端
05.HDFS--shell常用命令介紹
06.HDFS基本原理--NameNode概述
07.HDFS基本原理--DataNode概述
08.HDFS工作機制--概述
09.HDFS工作機制--寫數據流程--上
10.HDFS工作機制--寫數據流程--下
11.HDFS工作機制--讀數據流程
12.HDFS應用開發--JAVA api環境&對象
13.HDFS應用開發--創建目錄&客戶端身份設置
14.HDFS應用開發--下載文件&本地Hadoop環境配置
15.HDFS應用開發--其他api&Stream操作
16.案例：shell定時采集數據至hdfs--需求分析
17.案例：shell定時采集數據至hdfs--實現
第四章 HadoopMapReduce
01.理解MapReduce思想
02.MapReduce計算模擬實現思路
03.MapReduce設計構思
04.MapReduce框架結構&編程規范
05.WordCount案例--Mapper編寫：mr數據類型
06.WordCount案例--Mapper編寫：map方法
07.WordCount案例--Reducer編寫：類型確定&如何調用
08.WordCount案例--Reducer編寫：reduce方法編程
09.WordCount案例--運行主類Job編程
10.程序運行模型--集群運行模式
11.程序運行模型--本地運行模式
12.MapReduce的輸入和輸出
第五章 MapReduce數據分區&分區規則及編程案例
01.理解MapReduce思想
02.MapReduce計算模擬實現思路
03.MapReduce設計構思
04.MapReduce框架結構&編程規范
05.WordCount案例--Mapper編寫：mr數據類型
06.WordCount案例--Mapper編寫：map方法
07.WordCount案例--Reducer編寫：類型確定&如何調用
08.WordCount案例--Reducer編寫：reduce方法編程
09.WordCount案例--運行主類Job編程
10.程序運行模型--集群運行模式
11.程序運行模型--本地運行模式
12.MapReduce的輸入和輸出
第六章 Apache Flume概述及案例講解
01.概述&運行機制
02.安裝部署&netcat-logger
03.案例--采集目錄至HDFS
04.案例--spooldir使用注意事項
05.案例--采集文件至HDFS
06.高級功能--load balance
07.高級功能--failover
08.實戰案例--采集日志匯總&攔截器使用
09.擴展了解--自定義攔截器思路
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