hadoop課程

Ⅰ 高級Hadoop學習課程哪個好

據我了解的可以選擇魔據很注重基礎教育，真正做到為學生負責到底，條件也不錯，其它的，說實在的真的不敢保證。剛開始有些枯燥，入門就好了，現在缺大數據人才，好好學會有前途。

Ⅱ 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

Ⅲ 吳超hadoop7天課程誰有，要完整的全套

這還真沒，吳超這個人的Hadoop課程聽了還不如看書，說真的，他一個連hadoop工作都找不到的講師，你去聽了有什麼意思呢？

Ⅳ 大講台的hadoop課程怎麼樣

本人目前從事大數據相關工作，09年開始關注Hadoop，經常混跡於雲計算 大數據社區 QQ群，原本這些課程我從不關注，不是裝逼也不是我技術有多牛，實在是看不慣很多機構打著名師的招牌高價忽悠人，號稱7天就培養個三五十萬年薪的大數據牛人，以為是工廠生產線呢？？不過最近在群里見不少人在討論這家的課程 Hadoop大講台，沒忍住去了解了一下，以我多年「江湖經驗」來看這是一幫技術人搞的東西，8周課程，時間比較合理。課程內容也比較扎實合理，不像有些機構的標題高大上，但太空學員看著只能走馬觀花。價格也算是良心價了，撈金這方面技術基因太強的團隊沒法和搞培訓的商人比。後來專門裝學員和他們客服聊了聊，感覺他們的課程實戰方面很厲害，好多項目樣本數據好幾G，和大數據生產環境比不算大，但比起很多機構幾M樣本數據要強多了。團隊中有兩個工程師業界還算小有名氣，這里就不提名字了，不想免費代言。
總體來說，以我的標准，比較而言這個還算靠譜，當然我也只是外圍了解，不負任何責任。建議不是只想學理論，希望搞些真正的實戰經驗的人考慮，學理論的話找份免費視頻看看，再看看書，出去忽悠足夠了。

Ⅳ 哪裡可以下載hadoop視頻課程

http://v.youku.com/v_show/id_XNDgwODk0NDA0.html

http://v.youku.com/v_show/id_XNTA4ODc0NTIw.html

Ⅵ 雲計算與大數據專業的主要課程是什麼

大數據的基礎知識，科普類的，個人去買本書就行了，大數據時代這樣的書很多介紹的大數據的。

另外大數據的技術，如數據採集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

(6)hadoop課程擴展閱讀：

應用領域

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。

大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

Ⅶ 百數雲課hadoop課程講得詳細實用嗎

可以聽一下陳亞傑老師的hadoop課程汽車銷售數據分析的案例，還有MapRece計算框架也不錯，應用到的地方是很多。

Ⅷ 大數據課程都學什麼啊

大數據課程學習的內容有6個階段：
1階段
JavaSE基礎核專心
2階段
資料庫關鍵技術屬
3階段
大數據基礎核心
4階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
5階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
6階段
Flink流式數據處理框架
按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。

Ⅸ 雲計算與Hadoop的課程內容是什麼

課程目標
熟悉和掌握雲計算的架構與原理
了解大規模數據處理的核心技術回
熟悉並理解企業大答規模數據處理應用的注意事項
對開源系統Hadoop的行業應用
課程內容
Hadoop
技術及其應用基礎
1天
Hadoop
管理員
2天
Hadoop
開發員
2天
Hive
開發管理
1天
來源：商業智能和數據倉庫愛好者
提供，商業智能和雲計算。。。。。陪訓，，，，，包括這個課

Ⅹ 八斗學院的Hadoop大數據課程注重深度還是廣度工作中用到的框架都會講到嗎

大數據課程講了Hadoop生態和演算法相關的內容，框架有MapRece、版HDFS、Yarn、Hive、Spark、Spark Streaming、Spark Hive、Storm、Zookeeper、Hbase、Kafka、Flume等，這些已經包括了公司要用權的；演算法方面的有中文分詞，自然語言處理，推薦演算法（基於CB、CF，歸一大法，Mahout），分類演算法（NB，SVM），回歸演算法（LR，Decision Tree），聚類演算法（層次聚類、Kmeans），神經網路與深度學習（NN、tensorflow）等，這些知識是非常全面了，如果能完全掌握技術肯定不比已經工作了2年的人差。