hadoop零基础入门：十大技术文档和14部分7.7G
hadoop零基础入门：十大技术文档和14部分7.7G本篇是Hadoop学习入门参考，全篇共11章，分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括第1~6章 具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、 数据云盘。提高篇包括第7~11 章，具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop 数据库Hbase、Hadoop 数据仓库Hive、Hadoop 数据采集Flume、OTA离线数据分析平台。全篇内容结构合理，知识点全面，讲解详细，重点难点突出。本篇共16章，分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中 ’应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过
前言Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
上边内容对Hadoop做了一个简单的介绍，并没有进行深度剖析，下面小编就用十大技术文档，对Hadoop这门儿技术进行一个深度总结，希望大家能够喜欢。
本篇以大数据处理系统的三大关键要素一“存储”、“计算” 与“容错”为起点，深入浅出地介绍了如何使用Hadoop这一高性能分布式技术完成大数据处理任务。本书不仅包含了使用Hadoop进行大数据处理的实践性知识和示例 还以图文并茂的形式系统性地揭示了Hadoop技术族中关键组件的运行原理和优化手段，为读者进一步提升Hadoop使用技巧和运行效率提供了颇具价值的参考。
本篇共10章，涉及的主题包括大数据处理概论、基于Hadoop的大数据处理框架、MapReduce计算模式、使用HDFS存储大数据、HBase大数据库、大数据的分析处理、Hadoop环境下的数据整合、Hadoop集群的管理与维护、基于MapReduce 的数据挖掘实践及面向未来的大数据处理技术。最后附有一个在Windows环境下搭建Hadoop开发及调试环境的参考手册。
本篇共16章，分三个部分:基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中 ’应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，快速理解相关知识与理论。
本篇是Hadoop学习入门参考，全篇共11章，分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括第1~6章 具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、 数据云盘。提高篇包括第7~11 章，具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop 数据库Hbase、Hadoop 数据仓库Hive、Hadoop 数据采集Flume、OTA离线数据分析平台。全篇内容结构合理，知识点全面，讲解详细，重点难点突出。
本篇贵在讲解大数据实战，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”编写。分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、发展及关键技术:第二篇为Hadoop 大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、 HDFS、MapReduce、 YARN、Hive、HBase、 Sqoop、 Kafk、 Spark 等;第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就京东的部分销售数据应用大数据进行处理分析。
本篇采用“理论 实战"的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书秉承循序渐进、易于理解、学以致用和便于查询的讲授理念，讲解时结合了大量实例和作者多年积累的一线开发经验。
本篇共分为13章，涵盖的主要内容有:集群及开发环境搭建;快速构建一个Hadoop项目并线上运行: Hadoop套件实战: Hive编程一使 用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群;游戏玩家的用户行为分析一特 征提取; Hadoop平 台管理与维护; Hadoop异 常处理解决方案;初识Hadoop核心源码; Hadoop通信机制和内部协议; Hadoop分布式文件系统剖析: ELK实战案例一游戏应用实时日志分析平台: Kafka实战案例一实时 处理游戏用户数据: Hadoop拓展一Kafka剖析。
本篇结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性 能的海量数据处理和分析平台。全篇5部分24章，第I部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop 的I/O操作。第II部分介绍MapReduce 主题包括MapReduce应用开发; MapReduce 的工作机制、MapReduce 的类型与格式、MapReduce 的特性。第II部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第IV部分介绍Hadoop相关开源项目 主题涉及Avro、 Parquet、Flume、 Sqoop、 Pig、 Hive、 Crunch、 Spark、 HBase、 ZooKeeper。第V部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个 新的针对MapReduce的数据处理API。
本篇从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共14章 3个附录 涉及的主题包括: Haddoop简介; MapReduce简介; Hadoop 分布式文件系统: Hadoop 的I/O、 MapReduce 应用程序开发; MapReduce 的工作机制: MapReduce的类型和格式; MapReduce的特性:如何安装Hadoop集群，如何管理Hadoop; Pig简介: Hbase 简介; ZooKeeper 简介，最后还提供了丰富的案例分析。
1.概述；
2.术语；
3.Hadoop的单机部署；
4.Hadoop集 群搭建过程手记；
5.架构分析；
6.Hadoop应用；
7.系统维护；
8.附录；
九.Hadoop实战作为云计算所青睐的分布式架构，Hadoop 是一个用Java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，是谷歌实现云计算的重要基石。本篇分为3个部分，深人找出地介绍了Hadop框架、编写和运行Hadoop数据处理程序所需的实践技能及Hadoop之外更大的生态系统。
“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common HDFS" 和MapReduce的架构设计与实现原理进行了极为详细的分析。本篇由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。
除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。本书适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。
全篇共9章，分为三部分:第一部分(第1章)主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建;
第二部分(第2 ~ 5章)对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop.上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容;
第三部分(第6~9章)对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理进行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间接口进行了分析;第7章和第8章分别详细地研究了数据节点和名字节点的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节点间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。
由于内容过多，所以小编这里就不做过多的介绍了，需要十大Hadoop技术文档和14部分Hadoop视频的小伙伴，可以转发关注小编，私信小编“学习”来得到获取方式了。
感谢大家的支持与配合，努力不一定有收获，但是你不努力一定不会有收获。
