Hadoop入门

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。

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

大数据时代，想搞懂 Hadoop，其实也没你想的那么难。整理了一份比较系统的Hadoop 入门学习文档，内容覆盖面挺广，从大数据基础聊到 Hadoop 架构，再到搭环境、跑模式，还带你玩源码编译，算是一步步带你入门的路线图。尤其对还没怎么接触过大数据开发的前端或者后端朋友，蛮友好的。 大数据的四大特点讲得比较接地气，什么数据量大、更新快、格式多、信息杂，配了应用场景，比如广告推荐、个性化零售服务，挺容易理解的。如果你是那种边学边看案例的类型，会觉得挺顺手。 Hadoop 的三大件——HDFS、MapReduce、YARN，也都有。每个部分都有例子，比如怎么在本地跑个小测试，怎么搭伪分布式，怎么

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

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