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尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。?Hadoop?以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 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，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：? ? ? 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。? ? ? 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。? ? ? 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong?Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。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。 Hadoop?上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如?C++。hadoop大数据处理的意义Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。?课程目录：01_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0102_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0203_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0304_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0405_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0506_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0607_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统0708_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统08_io09_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统09_io10_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统1011_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统1112_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统1213_尚学堂_肖斌_hadoop_hdfs1分布式文件系统1314_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论115_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论216_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论317_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论418_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论519_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_理论620_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install0121_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_install0222_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc0123_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc0224_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc0325_尚学堂_肖斌_mr分布式计算框架_wc0426_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友0127_尚学堂_肖斌_mr_qq推荐好友0228_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送0129_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送0230_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送0331_尚学堂_肖斌_mr_精准广告推送0432_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍0133_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_介绍0234_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍0135_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍0236_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍0337_尚学堂_肖斌_hadoop2.x_ha介绍0438_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署0139_尚学堂_肖斌_hadoop_hadoop2.5.2的安装部署0240_尚学堂_肖斌_hadoop_hado