Hadoop入门到精通视频教程-炼数成金Hadoop视频44讲
Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop?
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（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（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实
课程目录：
1.Hadoop的源起与体系介绍.zip
2.Hadoop的源起与体系介绍.zip
3.Hadoop的源起与体系介绍.zip
4.实施Hadoop集群.zip
5.实施Hadoop集群.zip
6.实施Hadoop集群.zip
7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战.zip
8.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战.zip
9.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战.zip
10.Map-Reduce体系架构.zip
11.Map-Reduce体系架构.zip
12.Map-Reduce体系架构.zip
13.Map-Reduce数据分析之一，API实战.zip
14.Map-Reduce数据分析之一，API实战.zip
15.Map-Reduce数据分析之一，API实战.zip
16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例.zip
17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例.zip
18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例.zip
19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例.zip
20.HBase体系架构与安装.zip
21.HBase体系架构与安装.zip
22.HBase体系架构与安装.zip
23.HBase体系架构与安装.zip
24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析.zip
25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析.zip
26.HBase数据分析与建模，实战案例剖析.zip
27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例1.zip
28.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例2.zip
29.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例1.zip
30.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例2.zip
31.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例3.zip
32.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例4.zip
33.hadoop高级介绍.zip
34.hadoop高级介绍.zip
35.hadoop高级介绍.zip
36.hadoop高级介绍.zip
37.hadoop高级介绍.zip
38.hadoop高级应用.zip
39.hadoop高级应用.zip
40.hadoop高级应用.zip
41.hadoop高级应用.zip
42.hadoop高级应用.zip
43.Hadoop集群安装.zip
44.HBASE分布式安装.zip
部分视频截图展示：
.jpg)