大数据之Mapreduce课程_教程_资料

课程大纲

学员热评

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组

第 1 章：　MapReduce入门

第 2 章：　MapReduce task分析

第 3 章：　MapReduce调试

第 4 章：　Yarn资源调用框架、排序

第 5 章：　二次排序、连接

第 6 章：　链条、Hadoop补充

第 7 章：　串行化反串行化分析

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北京三年 +5积分 2018-04-10 15:53:40

很细致

一个人 +5积分 2018-04-10 15:52:43

课程知识点多，而且很实用

快乐的豆豆 +5积分 2018-04-10 14:56:44

老师非常有实力

哈尔滨很冷 +5积分 2018-04-10 14:55:49

真心觉得老师的思路非常不错

搞事情 +5积分 2018-04-10 14:54:34

真的超棒！感谢峰哥

讲师简介

峰哥就职于某知名IT公司，担任高级项目经理，12年软件开发管理经验。精通JAVA、DELPHI等开发语言，熟悉ORACLE、SYBASE、MYSQL等数据库，熟悉WEBSPHERE、WEBLOGIC等中间件，熟练应用hadoop、hbase、hive、kafka、sqoop、storm、spark等大数据Projects。