Hadoop大数据开发实战优化HDFS读写流程培训课程（PPT-59页）

这是一门关于Hadoop大数据开发与性能调优的实战培训课程，共包含59张PPT。学员将通过本课程深入了解Hadoop在大数据开发中的实际应用，并学习如何优化其性能。课程内容涵盖了从基础概念到高级技术的全面讲解，适合希望深入了解和实践大数据处理的专业人士。

在Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程中，我们深入探讨了Hadoop集群的物理分布及其影响因素。

Facebook应用：Hadoop大数据开发与性能调优实战 PPT 59张PPT幻灯片 报表分析 天/周维度报表展示 点击统计汇总 数据分析与应用 用户参与度计算 战略决策服务 Ad hoc分析 机器学习（广告方向）

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。

本课程为大数据技术相关专业的学生设计。随着时代发展，大数据已成为广为人知的概念。同时，新兴的大数据处理技术不断涌现并广泛应用于数据挖掘行业。作为一种分布式存储和计算框架，Hadoop在国内外各大企业中得到广泛应用。其高可用性、高容错性和高可扩展性使其备受青睐。Hadoop提供了开放平台，使用户能够开发适合其应用场景的分布式程序，无需深入了解底层实现细节。经过十多年的发展，Hadoop已成为全面支持大数据生态系统的技术。本课程培养学生搭建完全分布式Hadoop集群、掌握HDFS基础操作和MapReduce程序编写，为日后从事大数据挖掘和进阶课程打下坚实基础。

课程内容 HBase案例分析 MapReduce 高阶应用 多语言 MapReduce 编程 Chukwa 集群监控系统 Greenplum 架构解析 Flume 日志收集系统实战 视频教学 课程包含详细的视频教程，助你快速入门Hadoop大数据技术。

本大数据Spark实战视频培训课程包括Spark虚拟机安装、表配置、平台搭建、Scala入门、集群通信、任务调度、持久化等实用内容。Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的通用并行框架，与Hadoop MapReduce相比，Spark能够将中间输出结果保存在内存中，无需频繁读写HDFS，因此更适用于数据挖掘和机器学习等迭代算法。

采用多元化架构，建设数据获取、计算存储、基础工具、统一运维、数据治理和应用产品等能力，打造开放可靠且易于维护的大数据平台；以数据为核心，需求驱动，通过持续的模型和业务研究，构建内外应用，支持电信运营商和金融等领域的大数据战略。

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。