在大数据日益火爆的今天，很多猿友都将其作为自己以后的职业方向，本门课程本着细化提取概念点并逐步应用的原则，对大数据生态做了简单的介绍并着重的讲述了开源大数据框架Hadoop的使用和原理。并对Hadoop生态圈的其他开源项目做了简单的介绍，以帮助我们快速的构建大数据的知识图谱。另外讲师的实战课《HBase+SpringBoot实战分布式文件存储》已经上线 https://coding.imooc.com/class/205.html，有兴趣的小伙伴可以进行深入学习~

本课程首页介绍了hadoop架构体系，包括NameNode和DataNode的作用；然后介绍了MapReduce作业的中间过程和原理，包括缓存的使用，相关参数的性能调优；之后介绍了如何运用MapReduce实现矩阵相乘，并且实现简单的推荐算法

近些年，大数据已经成为各大企业，乃至整个社会关注的重要资源，未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此，大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是： —计算机专业在校生，未来准备从事大数据相关岗位的同学； —想要转行大数据的Java岗位工作者； —对大数据感兴趣的软件行业从业者，希望在大数据领域有所提升； 那么恭喜，你来对地方了！ 想学习大数据，就绕不开Hadoop，它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程，从0开始，带你手写代码。课程知识点完整详细，采用原理与实践结合的讲解方式，配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中，你可以收获： —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习，你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理；独立完成Hadoop分布式集群的安装部署；实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期，特别是互联网行业，企业中对大数据的需求会越来越多，本门课程可以帮助大家快速入门大数据，提升自身技术能力。

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Redis和Jedis使用的入门级教程