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《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
《Hadoop大数据处理实战》教学课件 第六章(Hadoop大数据处理实战)
此外，由于Map任务的输入数据要求是键值对的形式，所以需要对输入分 片进行格式化，即将输入分片处理成<key1,value1>形式的数据，然后再传递给 Map任务。
MapReduce的Shuffle过程
MapReduce的工作流程
1．Map端的Shuffle过程
（1）map()函数的输出并不会立即写入磁盘，MapReduce会为每个Map任务分配一个环形内存缓冲区（buffer in memory），用于存储map()函数的输出。
（2）在将环形内存缓冲区中的数据写入磁盘之前，需要对数据进行分区、排序和合并（可选）操作。 ① 分区操作的主要目的是将数据均匀地分配给Reduce任务，以实现MapReduce的负载均衡，从而避免单个
MapReduce具有良好的可扩展性，这意味着当集群计算资源不足时，可以通过动态增加节点的方式 实现弹性计算。
3 （3）高容错性。
如果集群中的某计算节点出现故障，使得作业执行失败，MapReduce可自动将作业分配到可用 的计算节点上重新执行。
MapReduce概述
MapReduce也存在以下局限性：
01
MapReduce概述
MapReduce概述
MapReduce是Hadoop系统中最重要的计算引擎，它不仅直 接支持交互式应用、基于程序的应用，还是Hive等组件的基础。
MapReduce概述 6.1.1 分布式并行计算
1．分布式计算
使用Hadoop进行大数据处理的基本流程
使用Hadoop进行大数据处理的基本流程使用Hadoop进行大数据处理的基本流程：一、准备工作1. 安装Hadoop：根据操作系统的不同，选择对应版本的Hadoop，并按照官方文档进行安装。
2. 配置Hadoop集群：配置主节点和从节点，设置主节点的IP地址和端口号，将从节点加入到集群中。
3. 配置Hadoop环境变量：将Hadoop的bin目录添加到系统的环境变量中，方便在任何位置使用Hadoop命令。
二、数据准备1. 数据上传：将待处理的大数据文件上传到Hadoop集群的分布式文件系统(HDFS)中，可以使用Hadoop提供的命令行工具或者Hadoop客户端进行上传。
2. 数据分割：如果大数据文件过大，可以考虑对数据进行分割，使每个数据块的大小适合Hadoop的处理能力。
三、MapReduce编程1. Map阶段：a. 编写Map函数：根据具体需求，编写Map函数来处理输入数据文件，并输出键值对(key-value)。
b. 配置Map任务：设置Map的输入格式、Map类、Map输出的键值对类型等。
2. Reduce阶段：a. 编写Reduce函数：根据具体需求，编写Reduce函数来对Map输出的键值对进行处理，并输出结果。
b. 配置Reduce任务：设置Reduce的输入格式、Reduce类、Reduce输出的键值对类型等。
四、作业提交和执行1. 配置作业：a. 创建作业：使用Hadoop提供的工具或API，创建一个新的作业。
b. 设置输入和输出路径：指定作业的输入数据路径和输出数据路径。
2. 提交作业：将作业提交到Hadoop集群中进行执行。
3. 监控作业：通过Hadoop提供的命令行工具或者Web界面来监控作业的运行状态和进度。
五、结果获取1. 下载结果：当作业运行完成后，可以通过Hadoop的命令行工具或者Hadoop 客户端从HDFS中下载结果文件。
2. 结果整理：针对输出结果，可以进行进一步的处理和分析，以满足具体的需求。
《Hadoop大数据技术》课程实验教学大纲
《Hadoop大数据技术》实验教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139课程名称：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课总学分：3.5总学时：56实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。
《Hadoop大数据技术》实验课程是理论课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提高实践动手能力，并为Hadoop大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开发提供技能训练，是提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。
三、实验项目及学时安排四、实验内容实验一Hadoop环境搭建实验实验目的：1.掌握Hadoop伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握Linux命令（vi、tar、环境变量修改等）的使用。
实验设备：1.操作系统：Ubuntu16.042.Hadoop版本：2.7.3或以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu系统下进行Hadoop伪分布式模式环境搭建。
2.实验步骤（1）根据内容要求完成Hadoop伪分布式模式环境搭建的逻辑设计。
（2）根据设计要求，完成实验准备工作：关闭防火墙、安装JDK、配置SSH免密登录、Hadoop 安装包获取与解压。
（3）根据实验要求，修改Hadoop配置文件，格式化NAMENODE。
（4）启动/停止Hadoop，完成实验测试，验证设计的合理性。
（5）撰写实验报告，整理实验数据，记录完备的实验过程和实验结果。
实验二（1）Shell命令访问HDFS实验实验目的：1.理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；2.熟练使用常用的Shell命令访问HDFS。
《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲
《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲
【课程名称】HadoOP大数据技术与应用
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术与应用、云计算技术与应用专业、人工智能技术专业高职，二年级学生【学时学分】周学时4,64学时，6学分
【课程概况】
《Hadoop大数据技术与应用》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。
本课程的先修课为《大数据技术概论》、《编程基础》、《1inux操作系统》、《数据库设计与实现》等课程，要求学生掌握HadOOP生态系统的框架组件，操作方法。
［课程目标］
通过本课程的学习，让学生接触并了解HadOOP生态系统各组件的原理和使用方法，使学生具有Had。
P相关技术，具备大数据开发的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
【课程内容及学时分布】
【使用教材及教学参考书】
使用教材：《Hadoop生态系统及开发》，邓永生、刘铭皓等主编，西安电子
科技大学出版社,2023年
大纲执笔人：
大纲审定人：
年月日。
《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)
《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。
最全大数据Hadoop基础教程下载
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在这个大数据时代，网络充斥了我们生活的每一个角落，所以我们更应该紧跟时代的步伐，了解大数据，了解Hadoop是什么？有哪些基础课程？下面由千锋教育为您带来详细地讲解：
Hadoop是什么？
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硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
而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。
千锋教育的Hadoop基础课程有哪些？
(1)Hadoop起源与安装
(2)MapReduce快速入门
(3)Hadoop分布式文件系统
(4)Hadoop文件I/O详解
(5)MapReduce工作原理
(6)MapReduce编程开发
(7)Hive数据仓库工具
(8)开源数据库HBase
(9)Sqoop与Oozie
千锋教育为您准备的课程福利大餐，做好准备迎接了吗？这里有精心编制的课程，有引领时代的精英教师，坐等为每一位学员量身定做，欢迎来访！。
Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目1 认识大数据
Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。
⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。
⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。
⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。
⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。
⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。
YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。
①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。
②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。
③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
尚学堂Hadoop入门教程(一)如何使用Hadoop分析数据
北京尚学堂提供Hadoop从这里开始!和我一起学习下使用Hadoop的基本知识，下文将以Hadoop Tutorial为主体带大家走一遍如何使用Hadoop分析数据!这个专题将描述用户在使用Hadoop MapReduce(下文缩写成MR)框架过程中面对的最重要的东西。
Mapreduce由client APIs和运行时(runtime)环境组成。
其中client APIs用来编写MR程序，运行时环境提供MR运行的环境。
API有2个版本，也就是我们通常说的老api和新api。
运行时有两个版本：MRv1和MRv2。
该教程将会基于老api和MRv1。
其中:老api在org.apache.hadoop.mapred包中,新api在 org.apache.hadoop.mapreduce中。
前提首先请确认已经正确安装、配置了CDH，并且正常运行。
MR概览Hadoop MapReduce 是一个开源的计算框架，运行在其上的应用通常可在拥有几千个节点的集群上并行处理海量数据（可以使P级的数据集）。
MR作业通常将数据集切分为独立的chunk，这些chunk以并行的方式被map tasks处理。
MR框架对map的输出进行排序，然后将这些输出作为输入给reduce tasks处理。
典型的方式是作业的输入和最终输出都存储在分布式文件系统(HDFS)上。
通常部署时计算节点也是存储节点，MR框架和HDFS运行在同一个集群上。
这样的配置允许框架在集群的节点上有效的调度任务，当然待分析的数据已经在集群上存在，这也导致了集群内部会产生高聚合带宽现象（通常我们在集群规划部署时就需要注意这样一个特点）。
MapReduce框架由一个Jobracker（通常简称JT）和数个TaskTracker（TT）组成（在cdh4中如果使用了Jobtracker HA特性，则会有2个Jobtracer，其中只有一个为active，另一个作为standby处于inactive状态）。
hadoop大数据培训零基础学习hadoop-北京尚学堂
北京尚学堂提供问题导读：1.hadoop编程需要哪些基础？2.hadoop编程需要注意哪些问题？3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分？4.如何远程连接eclipse，可能会遇到什么问题？5.如何编译hadoop源码？阅读此篇文章，需要些基础下面两篇文章尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程/2015/down_0526/41.html尚学堂云计算极限班-云计算培训/html/cloud/如果看过的话，看这篇不成问题，此篇讲hadoop编程篇。
hadoop编程，hadoop是一个Java框架，同时也是编程的一次革命，使得传统开发运行程序由单台客户端（单台电脑）转换为可以由多个客户端运行（多台机器）运行，使得任务得以分解，这大大提高了效率。
hadoop既然是一个Java框架，因为我们必须要懂Java，网上有大量的资料，所以学习Java不是件难事。
但是学到什么程度，可能是我们零基础同学所关心的。
语言很多情况下都是相通的，如果你是学生，还处于打基础的阶段，那么难度对于你来说还是不小的。
1.初学者要求必须有理论基础，并且能够完成一个小项目，最起码能够完成几个小例子，例如图书馆里等。
初学者基本的要求：（1）懂什么是对象、接口、继续、多态（2）必须熟悉Java语法（3）掌握一定的常用包（4）会使用maven下载代码（5）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目传统程序员，因为具有丰富的编程经验，因此只要能够掌握开发工具：（1）会使用maven下载代码（2）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目（3）简单熟悉Java语法上面的只是基础，如果想开发hadoop，还需要懂得下面内容（1）会编译hadoop（2）会使用hadoop-eclipse-plugin插件，远程连接集群（3）会运行hadoop程序。
上面列出大概的内容，下面我们具体说一些需要学习的内容。
无论是传统开发人员还是学生，零基础下面都是需要掌握的：我们就需要进入开发了。
重大社2023《hadoop大数据技术原理与应用》教学课件u17
一个RDD就是一个分布式对象集合，RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，分为Action(动作)和 Transformation(转换)两种类型，RDD提供的转换接口都非常简单，都是类似map、filter、groupBy、join等粗粒 度的数据转换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。
Spark大数据并行计算框架
Spark简介
目录
CONTENTS
1 Spark概述 2 Spark生态系统 3 Spark运行架构 4 RDD的运行原理
02 Spark生态系统
2. Spark生态系统
在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型： 1. 复杂的批量数据处理：通常时间跨度在数十分钟到数小时之间 2. 基于历史数据的交互式查询：通常时间跨度在数十秒到数分钟之间 3. 基于实时数据流的数据处理：通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
4. Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler， 然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所 有资源。
04 RDD的运行原理
4. RDD的运行原理
RDD的设计背景 许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等）和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重 用中间结果。而目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到稳定存储（比如磁盘）中，带来了大量的数据 复制、磁盘IO和序列化开销。
• Executor通过自身的块管理器为程序中要求缓 存的RDD提供内存式存储。
《Hadoop大数据处理实战》教学课件 第四章(Hadoop大数据处理实战)
数据错误与恢复
4.2.2 NameNode和DataNode错误处理
NameNode上保存了元数据信息，如果NameNode节点损坏，HDFS中的所有文件都会丢失，并且用户也不能根据 DataNode上的block重新构建HDFS文件。因此，确保NameNode的容错性是十分重要的。
（4）采用流式数据访问。为了获得高吞吐量的数据访问，HDFS上的应用主要采用流式数据访问方式，即边收 集数据边处理数据。因此，HDFS适用于批量数据处理，而非用户交互式数据处理。
（5）支持移动计算。如果将应用程序请求的计算在其操作的数据附近执行，而不是将数据移动到运行应用程 序的位置，可以极大地减少网络拥塞并提高系统的整体吞吐量，从而提高计算效率，尤其是当数据文件很大时 提升效果更加明显。此外，HDFS还为应用程序提供了移动计算的接口。
HDFS概述
在HDFS中，数据文件按块进行存储可以带来如下好处：
（1）可以存储任意大小的数据文件，不用再受单个节点磁盘容量大小的限制。例如，在单个节点存储100 TB甚 至10 PB的文件几乎是不可能的，但HDFS采用物理切块的设计，可以将这些文件数据切分成多个block，分别存 储在集群中的各个节点上。
SecondaryNameNode实际上是通过在文件系统中设置一个检查点（checkpoint）来帮助NameNode管理元数据， 从而使NameNode能够快速、高效地工作。但是，它并非第二个NameNode，仅是NameNode的一个辅助工具。
SecondaryNameNode不仅提升了集群性能，还保存了NameNode的元数据信息，这在一定程度上提高了元数 据的安全性和可靠性。
重大社2023《hadoop大数据技术原理与应用》教学课件u12
• Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理 每个区块
03 Sqoop简介
• Sqoop在生态圈的位置
04 Sqoop基本原理
05 Sqoop基本原理
--username root \
--password root \
--table help_keyword \
# 待导入的表
--delete-target-dir \
# 目标目录存在则先删除
--target-dir /sqoop \
# 导入的目标目录
--fields-terminated-by '\t' \ # 指定导出数据的分隔符
#Set thБайду номын сангаас path to where bin/hive is available export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive
#Set the path for where zookeper config dir is available export ZOOCFGDIR=/home/hadoop/zookeeper
谢谢聆听
Thanks
06 Sqoop基本原理
• 从Hadoop到关系数据库
07 Sqoop的安装
• Sqoop安装步骤 1、下载sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz。 2、解压到安装目录。 tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C ~ 3、这里要使用到mysql，故需把驱动程序 mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar拷贝到 Sqoop的依赖库lib下。 4、添加环境变量，编辑~/.bashrc export SQOOP_HOME=/home/hadoop/sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0 export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin 5、使环境变量生效 source ~/.bashrc
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案
一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题：大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作：表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力：查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作：表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力：数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作：LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力：数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作：导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力：关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作：配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力：日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具（如LogParser, Flume, Hive, Pig）处理日志数据(3) 案例分析：构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析，让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习，应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容，强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具：Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析，让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习，应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容，强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略：加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析，让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例，提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例：金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例，提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析，让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习，分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势：技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案，包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。
hadoop入门视频教程
hadoop入门视频教程hadoop入门视频教程，了解过大数据课程的应该都知道，Hadoop技术是我们学习大数据的必要课程。
今天千锋小编给大家先分享一套hadoop入门视频教程，从基础入手，由浅及深。
Hadoop在2006年开始成为雅虎项目，随后晋升为顶级Apache开源项目。
它是一种通用的分布式系统基础架构，具有多个组件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它将文件以Hadoop本机格式存储并在集群中并行化; YARN，协调应用程序运行时的调度程序; MapReduce，这是实际并行处理数据的算法。
Hadoop使用Java编程语言构建，其上的应用程序也可以使用其他语言编写。
用一个Thrift客户端，用户可以编写MapReduce或者Python代码。
所以在学习Hadoop技术之前，掌握一门编程语言是必须的。
在这套hadoop入门视频教程中，千锋讲师结合大数据Hadoop的课程大纲，依次讲述，采用当代年轻人喜欢的授课模式，时间长度控制在10分钟-20分钟之间，每节课的学习内容非常明确，追求速度和效率。
1) Hadoop生态环境介绍2) Hadoop云计算中的位置和关系3) 国内外Hadoop应用案例介绍4) Hadoop 概念、版本、历史5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构6) Hadoop 的集群结构7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤8) 通过命令行和浏览器观察hadoop9) HDFS底层工作原理10) HDFS datanode,namenode详解11) Hdfs shell12) Hdfs java api13) Mapreduce四个阶段介绍14) Writable15) InputSplit和OutputSplit16) Maptask17) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner18) Reducer19) 二次排序20) 倒排序索引21) zui优路径22) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析（中国棱镜计划）23) 社交好友推荐算法24) 互联网精准广告推送算法25) 阿里巴巴天池大数据竞赛《天猫推荐算法》案例26) Mapreduce实战pagerank算法27) Hadoop2.x集群结构体系介绍28) Hadoop2.x集群搭建29) NameNode的高可用性（HA）30) HDFS Federation31) ResourceManager 的高可用性（HA）32) Hadoop集群常见问题和解决方法33) Hadoop集群管理Hadoop视频教程分享到此结束，感兴趣的小伙伴赶紧学起来吧，但想要成为专业的大数据工程师光是一套Hadoop视频教程是不够的，未来还有很长的路要走，还有很多的技术知识要学习。
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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
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。
它主要有以下几个优点：
1、高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2、高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方
便地扩展到数以千计的节点中。
3、高效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理
速度非常快。
4、高容错性。
Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5、低成本。
与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，
hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
6、Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。
7、Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。
Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。
Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
课程目录：
01_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统01 02_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统02 03_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统03 04_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统04 05_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统05 06_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统06 07_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统07 08_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统08_io 09_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统09_io 10_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统10 11_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统11 12_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统12 13_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统13
14_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论1 15_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论2 16_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论3 17_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论4 18_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论5 19_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论6 20_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install01 21_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install02 22_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc01
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37_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍04
38_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署01
39_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署02
40_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署03
41_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署04
42_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署05
43_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署06
44_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类01 45_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类02 46_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类03 47_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类04 48_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类05 49_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_温度排序，分区，分组，自定义封装类06 50_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_广告推送用户轨迹01
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56_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装01
57_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装02
58_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装03
59_尚学堂_肖斌_hive_介绍和安装04
60_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言01
61_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言02
62_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言03
63_尚学堂_肖斌_hive_ddl数据定义语言04
64_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select01 65_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select02 66_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select03 67_尚学堂_肖斌_hive_dml数据操作语言_select04 68_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器01
69_尚学堂_肖斌_hive_server2服务器02
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72_尚学堂_肖斌_hadoop_轨迹分析01
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76尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论01
77尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论02
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