Hadoop 2.0 实战 PPT

全面解析 Spark 2.0 代码，助力深入学习。获取方式： 链接

这份文档汇集了 Hadoop 大数据领域的实战经验，内容均来源于真实项目，可有效避坑。

亲身实践Hadoop技术，在实际场景中掌握其应用精髓。

该 PPT 提供了 Spark 的入门指南和在大数据分析中的实战应用。

技术分享会上演示的 PPT 内容包括 MongoDB 和 Hadoop 的讲解。

本指南提供 11 个 MapReduce 实例，涵盖在 Hadoop 分布式环境中的编程实践。内容详细易懂，适合新手入门学习 MapReduce 开发。

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

《MapReduce2.0源码分析与编程实战》系统介绍了新一代MapReduce2.0的理论体系、架构和程序设计方法，全书分为10章，详述了HDFS存储系统、Hadoop文件I/O系统、MapReduce2.0框架结构和源码分析、配置与测试、运行流程、高级程序设计以及相关特性。书末部分涵盖了数据挖掘初步知识和不同应用类型的MapReduce2.0编程实战，强调理论实践结合，帮助读者掌握MapReduce2.0核心知识，培养解决大数据处理问题的能力。适合程序设计人员学习MapReduce2.0源码、程序设计、数据挖掘及机器学习等内容，也适用于高等院校相关专业教学。

hadoop 基础的入门 PPT，内容挺扎实，讲得比较系统，尤其适合对大数据还没什么概念的同学。像 HDFS、MapReduce 这些核心点都有覆盖，举的例子也比较通俗，拿来过一遍思路会清晰不少。 数据的流程图、Hadoop 架构图这些图解有用，建议你边看边画下来，理解更快。嗯，讲到 MapReduce 的时候也有带点代码示例，map()和reduce()两个函数是重点，别只看不敲。 刚接触大数据生态圈的，建议你可以配合着看看下面这些资源，比如：spark和Cloudera的入门指南，思路跟 Hadoop 蛮像，但细节有差，了解一下挺有。 如果你是数据库方向转过来的，也可以顺手看看MySQL