大数据
Hadoop数据分析
《Hadoop技术与大数据应用》是互联网软件工程（大数据、人工智能）专业的一门核心课程，让学生精通Hadoop技术在大数据分析处理中的理念与逻辑，并具备使用Java编程语言开发Hadoop应用程序的能力。此外，课程深入探讨了Hadoop框架的理论基础，包括环境设置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、资源管理框架YARN以及MapReduce分布式计算模型。
该课程采用理论教学与实践操作相结合的方法，让学生掌握使用Hadoop技术分析实际项目的技能，帮助学生应对企业级的真实挑战，培养专业技能和技术思维能力，为未来深入学习Hadoop生态系统夯实基础。
实训网址
https://www.qingjiaoclass.com/market/detail/60988
01. 50+真实项目场景案例，txt、csv、json等多种数据格式；
02. 从实操中巩固基础知识要点，使用Java开发Hadoop程序；
03. 从数据来源到分析再到落地，多种场景全方位进行项目实战演练；
04. 达到Hadoop开发、数据分析、架构工程师等工作的基本水平。
掌握Hadoop基础知识，理解三大组件工作原理，独立完成环境部署；
使用分布式计算框架对多种数据进行分析处理；
了解推荐算法原理，使用推荐算法对数据进行预测分析；
通过学习服务器数据采集、大数据可视化工具等模块，完善大数据技术体系。
Hadoop基础阶段
HDFS集群部署
SSH免密登陆
YARN集群部署
模拟NameNode宕机恢复
HDFS的Shell命令操作
Java基础开发阶段
倒排索引
MapReduce序列化、排序
MapReduce的combiner
Java API操作HDFS
QQ好友推荐案例实现
项目实战阶段
使用MapReduce程序分析数据
使用协同过滤算法实现电影推荐
理解Nginx服务器日志文件生成
使用MySQL数据库存储结果数据
使用FineBI对数据进行可视化
基础篇
第一章：Hadoop集群搭建
第二章：HDFS shell命令
第三章：HDFS核心设计
第四章：HDFS原理实践
第五章：HDFS的Java API操作
第六章：MapReduce程序开发
第七章：MapReduce组件
进阶篇
第八章：MapReduce进阶
第九章：MapReduce扩展案例
高阶篇
案例一：电影评分推荐
案例二：互联网日志数据分析
案例三：电商业务数据分析
案例四：纽约交通事故数据分析
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