hadoop课程

Ⅰ 高级Hadoop学习课程哪个好

据我了解的可以选择魔据很注重基础教育，真正做到为学生负责到底，条件也不错，其它的，说实在的真的不敢保证。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。

Ⅱ 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

Ⅲ 吴超hadoop7天课程谁有，要完整的全套

这还真没，吴超这个人的Hadoop课程听了还不如看书，说真的，他一个连hadoop工作都找不到的讲师，你去听了有什么意思呢？

Ⅳ 大讲台的hadoop课程怎么样

本人目前从事大数据相关工作，09年开始关注Hadoop，经常混迹于云计算 大数据社区 QQ群，原本这些课程我从不关注，不是装逼也不是我技术有多牛，实在是看不惯很多机构打着名师的招牌高价忽悠人，号称7天就培养个三五十万年薪的大数据牛人，以为是工厂生产线呢？？不过最近在群里见不少人在讨论这家的课程 Hadoop大讲台，没忍住去了解了一下，以我多年“江湖经验”来看这是一帮技术人搞的东西，8周课程，时间比较合理。课程内容也比较扎实合理，不像有些机构的标题高大上，但太空学员看着只能走马观花。价格也算是良心价了，捞金这方面技术基因太强的团队没法和搞培训的商人比。后来专门装学员和他们客服聊了聊，感觉他们的课程实战方面很厉害，好多项目样本数据好几G，和大数据生产环境比不算大，但比起很多机构几M样本数据要强多了。团队中有两个工程师业界还算小有名气，这里就不提名字了，不想免费代言。
总体来说，以我的标准，比较而言这个还算靠谱，当然我也只是外围了解，不负任何责任。建议不是只想学理论，希望搞些真正的实战经验的人考虑，学理论的话找份免费视频看看，再看看书，出去忽悠足够了。

Ⅳ 哪里可以下载hadoop视频课程

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

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

Ⅵ 云计算与大数据专业的主要课程是什么

大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。

另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

(6)hadoop课程扩展阅读：

应用领域

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

Ⅶ 百数云课hadoop课程讲得详细实用吗

可以听一下陈亚杰老师的hadoop课程汽车销售数据分析的案例，还有MapRece计算框架也不错，应用到的地方是很多。

Ⅷ 大数据课程都学什么啊

大数据课程学习的内容有6个阶段：
1阶段
JavaSE基础核专心
2阶段
数据库关键技术属
3阶段
大数据基础核心
4阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
5阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
6阶段
Flink流式数据处理框架
按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。

Ⅸ 云计算与Hadoop的课程内容是什么

课程目标
熟悉和掌握云计算的架构与原理
了解大规模数据处理的核心技术回
熟悉并理解企业大答规模数据处理应用的注意事项
对开源系统Hadoop的行业应用
课程内容
Hadoop
技术及其应用基础
1天
Hadoop
管理员
2天
Hadoop
开发员
2天
Hive
开发管理
1天
来源：商业智能和数据仓库爱好者
提供，商业智能和云计算。。。。。陪训，，，，，包括这个课

Ⅹ 八斗学院的Hadoop大数据课程注重深度还是广度工作中用到的框架都会讲到吗

大数据课程讲了Hadoop生态和算法相关的内容，框架有MapRece、版HDFS、Yarn、Hive、Spark、Spark Streaming、Spark Hive、Storm、Zookeeper、Hbase、Kafka、Flume等，这些已经包括了公司要用权的；算法方面的有中文分词，自然语言处理，推荐算法（基于CB、CF，归一大法，Mahout），分类算法（NB，SVM），回归算法（LR，Decision Tree），聚类算法（层次聚类、Kmeans），神经网络与深度学习（NN、tensorflow）等，这些知识是非常全面了，如果能完全掌握技术肯定不比已经工作了2年的人差。