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一般需要Hadoop公司基本上都是大公司，所以学习Hadoop技术也是进大公司的捷径！
免费视频这么多，为什么还要花钱来大讲台？
主讲老师牛X
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[ Hadoop高薪就业课 ]你可以
全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，
熟练使用Hadoop进行程序开发
掌握Hadoop基本运维思路和方法，
对Hadoop集群进行管理和优化
深入理解Hadoop技术架构，
可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群
系统学习现代大数据工具和架构，
有能力设计、实现和交流典型的大数据项目
大讲台Hadoop高级讲师&&&|&&&原某广电数据咨询公司大数据高级架构师
原某广电数据咨询公司大数据高级架构师
资深Java玩家，大数据技术狂热者。曾在北京某广电数据咨询公司担任大数据高级架构师，6年以上大数据实操经验， 经历过10个以上的重量级大数据项目。Hadoop源码级技术大咖，熟练使用Hadoop、Hive、HBase等各大主流组件。谦虚亲和，崇尚实操至上的教学理念。受到学员一致好评。
大讲台Hadoop特聘讲师&&&|&&&国内TOP5的视频网站大数据资深工程师
资深全栈工程师，从业时间6年，先后服务于三家国内外上市公司，目前在国内TOP5的视频网站任大数据小组Leader。参与或负责过大型CDN文件传输系统，电信计费系统、大数据分析系统、中间件等多个重量级项目。精通Java、Python、Shell，熟悉Web应用开发。专注于大数据产品的研发和设计，能够熟练使用Hadoop、Hive、SQL来分析海量数据为决策提供依据。 技术狂，崇尚解决问题是开发人员的使命。
大讲台Storm高级讲师
东北大学计算机硕士， 5年互联网&大数据一线研发经验，大数据技术实战派，曾在某大型（美国上市）婚恋网站担任大数据小组Leader多年，负责大数据平台搭建维护以及数据分析工作，对Hadoop、Storm 、Hive、Spark在企业级环境中的应用驾轻就熟。
学习模式和上课安排
在线IT就业课程
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Hadoop课程大纲
Hadoop 概述
1.Hadoop的产生背景、发展历程
2.Hadoop和云计算的关系
3.Hadoop国内外应用现状与发展趋势
4.国内就业情况分析
5.Hadoop生态系统
6.Hadoop项目的技术选型与架构设计
1.Hadoop版本发展历史
2.Hadoop部署角色介绍(简介)
3.Hadoop集群的单节点搭建
4.Hadoop集群的监控
5.Hadoop集群的管理
6.集群下运行MapReduce程序
7.MyEclipse连接Hadoop
MapReduce程序开发
1.初步掌握MapReduce基本流程与设计思想
2.通过实例项目完整剖析MapReduce程序代码以及作业的执行过程
3.模仿实例项目编写自己的MapReduce程序
4.使用MRUnit 框架对MapReduce程序进行单元测试
5.使用Eclipse
DeBug远程调试MapReduce程序
6.实战项目：字谜游戏
Hadoop 生态系统详解
1.分布式文件系统HDFS介绍
2.分布式编程框架MapReduce介绍
3.分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统：Flume
4.传统数据库与Hadoop间数据同步工具Sqoop
5.基于Hadoop的一个数据仓库工具Hive
6.分布式的、面向列的开源数据库Hbase
7.分布式集群管理服务Zookeeper
HDFS分布式文件系统
1.分布式文件系统HDFS的简介
2.HDFS架构的介绍与详解
3.HDFS文件读写原理详解
4.HDFS的高可用性
5.详解HDFS副本策略
6.Shell命令操作HDFS
7.Java API操作HDFS
Hadoop 文件I/O
1.Hadoop 文件序列化
2.Hadoop的Writable类型
3.小文件优化
MapReduce 原理
1.深入掌握MapReduce架构与原理
2.MapReduce的运行机制详解
3.初步掌握Hadoop的作业调度器
MapReduce 输入输出格式
1.MapReduce输入格式
2.实战项目：用Hadoop处理家庭成员通话记录，分析亲密度
3.MapReduce的输出格式
4.实战项目：根据抓取的明星粉丝数据，统计明星粉丝排行榜
5.实战项目：根据视频网站抓取的数据，对电视剧在五大视频网站的热度分析
MapReduce 优化
1.Map阶段的优化
2.Reduce阶段的优化
3.实战项目：根据学习成绩数据，统计每个年龄段的男生、女生最高分
4.实战项目：根据百度明星搜索指数信息，分别找出最佳男明星和最佳女明星
1.YARN的架构组成以及详解
2.YARN的运行原理
分布式集群搭建以及项目部署
1.Hadoop部署角色介绍
2.Hadoop集群的多节点搭建
3.Hadoop集群的监控
4.Hadoop集群的管理
5.多节点集群下运行MapReduce程序
6.项目的配置、打包、以及在集群上部署运行
Hadoop的文件压缩
1.初步了解各种文件压缩格式
2.文件压缩在MapReduce作业中的应用
3.文件压缩编程实战
Hadoop的计数器
1.详解介绍Hadoop计数器
2.计数器具体应用及详解
3.计数器编程实战
MapReduce中的Join算法
1.详细介绍各种Join算法
2.详细介绍分布式缓存及其在Join算法中的应用
3.Join算法编程实战
MapReduce 二次排序
1.二次排序的原理
2.二次排序的具体流程
3.二次排序过程详解
链接MapReduce作业
1.详细介绍MapReduce链接作业
2.实战项目：根据美国旧金山历史犯罪数据预测未来警力部署
3.实战项目：1) 定制Web服务器日志，记录用户的搜索请求
3.实战项目：2) 利用Hadoop分析统计关键词搜索热度
3.实战项目：3) 实现百度搜索关键词推荐
Hadoop 集群管理与维护
1.Hadoop 集群的权限管理
2.Hadoop集群的性能调优
深入理解HDFS
1.深入学习HDFS架构组成
2.学习数据复制和块备份原理
3.了解机架感知
4.深入学习RPC远程通信机制
5.深入学习HA机制
深入理解hadoop文件的数据结构
1.SequenceFile 存储
2.MapFile 存储
3.SequenceFile与MapFile相互转化
深入理解MapReduce
1.深入剖析之资源调度器
2.深入剖析之RMNode状态机分析
深入学习排序
1.Shuffle阶段的排序
3.二次排序
深入学习Hadoop压缩
1.Hadoop的压缩 Codec
2.压缩和输入分片
3.压缩在MapReduce中的各种应用场景
Streaming接口
1.Streaming工作原理
2.详细介绍Streaming编程接口参数
3.Streaming应用实例
MySQL数据库读写
1.MapReduce读取MySQL数据库的流程及程序实现
2.MapReduce写入MySQL数据库的流程及程序实现
Hadoop源码分析解读入门
1.Hadoop源码分析与解读Package
2.Hadoop源码分析与解读序列化
3.Hadoop源码分析与解读RPC
4.Hadoop源码分析与解读Client和Server
5.Hadoop源码分析与解读DataNode
自定义调度器
1.初步学习Hadoop调度器框架
2.自定义Hadoop调度器
HBase基础讲解
1.HBase详细介绍
2.HBase的表结构、RowKey、列族和时间戳、集群的搭建与监控
3.HBase中的Master
4.HBase中的Region
5.HBase中的Region Server
6.HBase客户端（Shell以及Java客户端代码演示）
Hive基础讲解
1.Hive定义以及数据存储
2.Hive的基本操作
3.在集群上安装Hive
4.Hive QL详解及操作（DDL、DML）
5.Hive的网络接口与 JDBC 接口
6.Hive的优化
7.Hive自定义函数
【练】实战项目：从金融历史数据中分析提取逆回购信息
实战项目：从金融历史数据中分析提取逆回购信息
1) Hive自定义UDF
2) 使用Hive SQL统计每只股票每天每分钟的均价
【练】实战项目：新浪微博个性化推荐功能实现
实战项目：新浪微博个性化推荐功能实现
1) 统计每个微博被关注的数量。
2) 对微博关注数进行排序，取出最受欢迎的10位微博用户。
3) 为用户推荐关注的微博
【学】掌握Sqoop
1.Sqoop环境搭建
2.Sqoop 架构原理
3.Sqoop与HDFS结合导入导出数据
4.Sqoop与Hive结合导入导出数据
5.Sqoop与Hbase结合导入导出数据
【学】掌握Flume
1.Flume应用场景
2.Flume基本原理
3.Flume基本架构
4.Flume 案例分析
【学】ZooKeeper部署及典型应用
1.ZooKeeper体系结构
2.ZooKeeper集群的安装
3.操作ZooKeeper
搭建ZooKeeper+Hadoop 2.2.4+Ha
1.搭建5节点的Hadoop集群
2.实现HDFS的高热备
3.使用Zookeeper管理集群
来自广电企业的真实项目
1.使用Flume实时搜集用户收看电视的日志数据，上传至HDFS
2.使用MapReduce对用户数据进行清洗、迭代
3.使用Hive对结构化数据统计分析出每个电视节目每天、每小时、每分钟的收视情况
4.使用Sqoop将最终数据导入MySQL或者Hbase数据库
5.web前端查询每个电视节目的收视排名以及找出每个节目收视高潮和尿点
Hadoop就业特训营
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Web前端就业特训营
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PHP就业特训营
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JQuery — web前端开发的利器，本课程将从理论基础+实战演练两方面对JQuery基础应用进行全面讲解，让你轻松搞定JQuery 。
jQuery从入门到巅峰实战
这是一套 系统且具有很强实战性 的Storm课程，从实时流计算及其在新浪、腾讯、360、百度等公司应用分析，到Storm的架构、工作流、机制，再到Storm集群的部署、运行、监控，最后以某上市婚恋网站的真实项目做为案例来详细讲解并带领大家完成从理论到实战的进阶！
Storm实战课程
试学价：?9云计算相关算法（11）
import java.io.IOE
import java.text.DateF
import java.text.SimpleDateF
import java.util.D
import org.apache.hadoop.conf.C
import org.apache.hadoop.conf.C
import org.apache.hadoop.fs.P
import org.apache.hadoop.io.LongW
import org.apache.hadoop.io.T
import org.apache.hadoop.mapreduce.J
import org.apache.hadoop.mapreduce.M
import org.apache.hadoop.mapreduce.R
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputF
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputF
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputF
import org.apache.hadoop.util.T
import org.apache.hadoop.util.ToolR
public class Salave extends Configured implements Tool {
enum Counter {
public static class Map extends Mapper&LongWritable, Text, Text, Text& {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString().trim();
line = line.replaceAll(&[' ']+&, &,&);
if (line.contains(&select&) || line.contains(&DEPTNO&)
|| line.contains(&----&) || line.equals(&&)) {
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);
String[] lineSplit = line.split(&,&);
System.out.println(&&&&&&&&&&&&&lineSplit.length
+ lineSplit.length);
if (lineSplit.length == 3) {
String deptno = lineSplit[0];
String dname = lineSplit[1];
context.write(new Text(deptno), new Text(&d& + dname));
} else if (lineSplit.length == 8) {
String deptno = lineSplit[lineSplit.length - 1];
String sal = lineSplit[lineSplit.length - 3];
context.write(new Text(deptno), new Text(sal));
} else if (lineSplit.length == 7 || lineSplit.length == 6) {
String deptno = lineSplit[lineSplit.length - 1];
String sal = lineSplit[lineSplit.length - 2];
context.write(new Text(deptno), new Text(sal));
} catch (java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);
public static class Reduce extends Reducer&Text, Text, Text, Text& {
public void reduce(Text key, Iterable&Text& values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String valueS
int sumsal = 0;
String dname = &&;
int num = 0;
for (Text value : values) {
valueString = value.toString();
if (!&&.equals(valueString)) {
if (valueString.charAt(0) == 'd') {
dname = valueString.substring(1);
int sal = Integer.parseInt(valueString);
String out1= &&;
if(num==0){
out1 = &0&;
out1 = Integer.toString(sumsal/num);
String out2 = Integer.toString(num);
String out = out1 +&
context.write(new Text(dname), new Text(out));
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
Job job = new Job(conf, &Salave&);
job.setJarByClass(Salave.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.waitForCompletion(true);
System.out.println(&jobname
& + job.getJobName());
System.out.println(&issuc
& + (job.isSuccessful() ? &y& : &n&));
System.out.println(&hangnumin
+ job.getCounters()
.findCounter(&org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter&,
&MAP_INPUT_RECORDS&).getValue());
System.out.println(&hangnumout
+ job.getCounters()
.findCounter(&org.apache.hadoop.mapred.Task$Counter&,
&MAP_OUTPUT_RECORDS&).getValue());
System.out.println(&skiphang
+ job.getCounters().findCounter(Counter.LINESKIP).getValue());
return job.isSuccessful() ? 0 : 1;
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
System.err.println(&&);
System.err.println(&Usage: Salsum & input path & & output path & &);
System.err
.println(&Example: hadoop jar ~/Test_2.jar hdfs://localhost:9000/home/james/Test_2 hdfs://localhost:9000/home/james/output&);
System.err.println(&Counter:&);
System.err.println(&\t& + &LINESKIP& + &\t&
+ &Lines which are too short&);
System.exit(-1);
DateFormat formatter = new SimpleDateFormat(&yyyy-MM-dd HH:mm:ss&);
Date start = new Date();
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Salave(), args);
Date end = new Date();
float time = (float) ((end.getTime() - start.getTime()) / 60000.0);
System.out.println(&start
& + formatter.format(start));
System.out.println(&end
& + formatter.format(end));
System.out.println(&time
& + String.valueOf(time) + & min&);
System.exit(res);
参考知识库
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