Hadoop入门

涵盖 Hadoop 概述、安装等基础知识，适合初学者入门学习。

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

学习Hadoop的基础知识。

Hadoop 基础学习资料，涵盖 Hadoop 架构、生态系统、大数据处理技术。深入理解 Hadoop 的原理和应用。

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”。

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

CentOS 平台下的 Hadoop 安装与配置 Hadoop 入门案例实现

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 学习用的假数据，还挺好用的，适合入门推荐系统的朋友。movies.dat、ratings.dat、users.dat这三份文件基本能模拟一个完整的电影推荐流程。数据结构不复杂，字段也比较清晰。文件里的格式都比较统一，比如ratings.dat一行包含用户 ID、电影 ID、评分和时间戳，读起来不麻烦，用MapReduce或者Spark都挺顺的。你想搞平均分、热门电影统计，或者训练个推荐模型，数据都够用了。movies.dat里有电影 ID、标题、类型，拿来做内容也不错。你可以抓出科幻片、爱情片啥的，配合用户画像做个性推荐。而users.dat就记录用户基本信息，比如年龄、性别这些

HDFS：分布式文件系统 HBase：NoSQL 数据库 ZooKeeper：分布式协调服务 MapReduce：数据处理框架 Hive：数据仓库 Pig：脚本化数据处理语言 Mahout：机器学习库