Hadoop 基础入门

学习Hadoop的基础知识。

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

hadoop 的零基础入门 PPT，内容挺贴心的。视频截图思路清晰，适合刚接触大数据的你。像MapReduce、HDFS这些概念都有提，手把手地讲，连怎么搭环境都讲了，真的是一步步带你走。文档节奏不快，看着不累，讲的方式也接地气，像老司机在带新人入行。搭配里面的视频链接一起看，理解更快。尤其对没搞过 Linux 的小伙伴，里面命令也写得挺全的。有几个相关的资料也蛮不错，比如Hadoop 入门指南，还有大数据实战课程这种能配着练的，提升效率挺的。如果你最近刚开始接触Hadoop，又苦于没方向，强烈建议先啃完这个 PPT，顺手把视频一起看完，节省不少踩坑时间。

Hadoop 的入门知识点和发展史，算是新手上路的必修课了。讲得比较通俗，适合你刚接触大数据的时候翻一翻，像看地图一样，一下就知道该往哪儿走。 Hadoop 的核心概念讲得还挺清楚，从MapReduce到HDFS，都有提到，没啥废话。尤其是分布式存储那块，解释得比较贴地气，理解起来不费劲。 发展历程部分挺有意思的，从最早的 Nutch 项目聊起，到 Yahoo 接手，Apache 孵化出来整个生态，像看技术圈的“创业故事”。对了解行业背景挺有。 如果你想更深入看看HDFS的结构或者部署细节，我这边也顺手挑了几个还不错的扩展资料，配合着看，事半功倍： Hadoop HDFS 分布式存储机制

本 PPT 介绍了 Hadoop、HBase、ZooKeeper 和 Spark 的基础知识，附有源代码截图和说明，适合新手学习。版本：Hadoop 2.7.3、HBase 1.3.1、Spark 2.1.0

涵盖 Hadoop 概述、安装等基础知识，适合初学者入门学习。

Hadoop 的入门，建议你看下这个 PDF，讲得还挺通透的。虚拟机怎么命名、HDFS和MapReduce干嘛用，大数据那几大 V 概念也解释得比较清楚。Hive、Spark这些生态组件也都提到了，入门扫盲够用了。像是YARN、Oozie这些你之前没接触，文档里也有个的，能帮你有个整体框架。整体风格就是实打实地说概念，没有太多花里胡哨，适合你搞清楚“Hadoop 到底是个啥”。

分布式大数据的敲门砖，Hadoop的入门文档还挺实用的。对新手来说，理解它的核心架构不难，几个关键模块捋顺了，用起来也就顺了。嗯，像是NameNode和DataNode的关系，就像调度员和搬运工，谁干啥一目了然。 集群部署其实没你想的复杂，尤其是伪分布式。一个机器上跑完整流程，练手刚刚好。你可以看看这篇大数据技术指南 Hadoop 伪分布式部署指南，步骤还挺清楚。 还有个比较推荐的是构建大数据 hadoop 分布式集群这篇，实战多一点，从格式化 HDFS 到跑 MapReduce 任务，能帮你理清不少思路。 想再往深了走？那可以翻翻Hadoop 权威指南分布式大数据解析，虽然内容多，但按需查就

黑白分明的模块分类，知识点一目了然，Hadoop 学习这份资料挺适合新手入门也方便老手查漏补缺。内容从官网资源、起源背景讲到环境搭建和分布式部署，连 AWS 的云服务也顺带说了一下，覆盖面蛮广的。 环境搭建部分写得比较细，像hadoop-env.sh配置、免密登录设置、集群部署流程这些都挺实用，尤其适合第一次动手搭建集群的你。还提到了 JDK 环境变量怎么配，蛮贴心。 MapReduce 和 YARN的方式也不绕弯子，直接上来就说核心原理和任务流程，看一遍就能明白怎么回事。嗯，要是你刚好准备研究下分布式计算，这一节别跳。 生态系统部分列得挺全，从常见的 HDFS、Hive、HBase 到工具类