Hadoop学习体系总结

本课程将深入剖析Hadoop的起源和体系架构，帮助您全面理解这个大数据处理平台。

黑色背景的分布式系统图挺直观，Hadoop 的体系也比较清晰，适合刚入门的你快速过一遍核心概念。讲了三个方面：Hadoop 的快速入门、分布式系统概览、离线。没那么教条，思路挺顺，配图也还行，刷一遍知道怎么回事了。 Hadoop 的入门内容讲得比较轻松，不是死板的架构图堆叠。比如你第一次接触HDFS，这里的解释就是拿“拆文件存到多台机器”来打比方，挺容易懂的。再配合用MapReduce做个简单统计，思路就开了。 分布式系统部分提到了数据块副本、节点协作等点。嗯，别听着头大，它其实讲得还蛮接地气的。你可以把它想成一个“班级抄作业”的系统，哪台机器先做出来，其它照着跑，速度和稳定性也就上来了。 离

Flume是一个分布式、可靠的日志收集系统，用于从不同来源收集、汇总和移动大量日志数据，并将其存储到集中式数据存储中。它是Apache旗下的一个顶级项目。

15 天的 Oracle 学习体系，节奏挺紧凑，但覆盖面全，从基础安装到 SQL 优化，再到高可用方案都安排上了。每一天都有明确目标，不会让你摸不着头脑。SQL 部分讲得蛮细，连子查询和聚合函数的用法都举了例子。PL/SQL 那块，像存储过程、触发器这些，讲的都是实际项目里常用的，学完就能上手写点东西。数据库管理部分也挺实用，比如用 V$视图监控性能，定位慢 SQL 方便。几天聊的 RAC 和 Data Guard，对做高可用的你来说有参考价值。要是你正好打算上云，这里面的 Oracle Cloud 内容也能帮你踩少点坑。

一、Hadoop基础概念与特性介绍，包括分布式架构、HDFS文件系统和YARN资源管理。二、详解HDFS初始化与编程API，探讨YARN的内存和CPU资源管理。三、深入分析MapReduce编程模型及其优化策略，介绍基于Zookeeper的高可用性解决方案。四、探索经典的MapReduce案例，展示其在大数据处理中的应用。

总结Oracle Form的学习过程，包括其基本功能和应用场景。详细介绍了如何设计和开发Oracle Form表单，以及在实际项目中的应用经验。强调了学习过程中遇到的挑战和解决方案，为初学者提供了实用的学习指南。

这份笔记详细记录了我在Oracle培训课程中学到的基础知识。内容相对详细，适合初学者参考。

这是我在学习和工作中整理出的Oracle笔记，内容非常详细。

这份笔记详细记录了我对Oracle各种相关知识点的理解和总结。