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大数据技术与应用入门培训教程共7课时

目录contents大数据概述与基础Hadoop分布式文件系统MapReduce编程模型与实战Hive数据仓库建设与查询Spark内存计算框架解析Flink实时流处理框架剖析大数据技术综合应用实践

大数据概述与基础01

数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低大数据定义及特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。大数据处理需要在秒级时间内给出分析结果，以满足实时性要求。大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。大数据中蕴含的价值往往稀疏且不易被发现，需要通过数据挖掘和分析才能提取出有用信息。

采用分布式文件系统、NoSQL数据库等技术实现大数据的存储和管理。分布式存储技术分布式计算技术数据流处理技术数据挖掘与分析技术采用MapReduce、Spark等编程模型实现大数据的并行处理和计算。采用Kafka、Storm等技术实现实时数据流的处理和分析。采用机器学习、深度学习等技术实现大数据的挖掘和分析，发现数据中的潜在价值。大数据技术体系架构

应用于风险管理、客户分析、投资决策等领域，提高金融业务的智能化水平。金融行业应用于疾病预测、个性化医疗、医疗资源优化等领域，改善医疗服务质量。医疗行业应用于交通管理、环境监测、公共安全等领域，提升城市治理能力和服务水平。智慧城市应用于用户行为分析、商品推荐、营销策略制定等领域，提高电商平台的运营效率和用户满意度。电商行业大数据应用领域及价值

Hadoop分布式文件系统02

介绍HDFS的定义、特点、架构和基本概念，如块、名称节点、数据节点等。HDFS概述详细阐述HDFS的读写流程，包括客户端与名称节点和数据节点的交互过程，以及数据在HDFS中的存储和访问方式。HDFS读写原理介绍HDFS的容错机制，包括副本策略、心跳机制和故障恢复等，以确保数据的可靠性和可用性。HDFS容错机制HDFS基本概念及原理

03HDFS数据流与编程实践深入讲解HDFS的数据流和编程实践，包括数据的读写、流的处理和异常处理等。01HDFS常用命令列举并解释HDFS的常用命令行操作，如创建目录、上传下载文件、查看文件列表等。02HDFSAPI使用介绍如何使用Hadoop提供的API进行HDFS编程，包括JavaAPI和其他语言API的使用方法和示例。HDFS操作命令与API使用

HDFS集群搭建与优化配置HDFS集群搭建详细介绍如何搭建一个HDFS集群，包括环境准备、配置文件修改、节点启动等步骤。HDFS优化配置讲解如何对HDFS进行性能优化和配置调整，包括参数调整、负载均衡、数据压缩等方面的优化措施。HDFS集群管理与维护介绍如何管理和维护HDFS集群，包括监控集群状态、处理故障节点、数据备份与恢复等操作。

MapReduce编程模型与实战03

MapReduce概述MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它把一个大型计算任务拆分成若干个可以在集群中并行执行的小任务，然后再把这些小任务的结果合并得到最终结果。MapReduce编程思想MapReduce采用“分而治之”的思想，将复杂的大数据处理问题拆分成若干个简单的子问题，然后并行处理这些子问题，最后对结果进行合并。MapReduce原理MapReduce主要由Map和Reduce两个阶段组成。在Map阶段，输入数据被切分成若干个小块，每个小块由一个Map任务处理，生成一系列中间结果。在Reduce阶段，中间结果被汇总并处理，生成最终结果。MapReduce编程思想及原理

WordCount案例介绍01WordCount是MapReduce的经典案例之一，用于统计文本中每个单词出现的次数。WordCount实现步骤02首先，编写Map函数，将输入的文本切分成单词，并输出单词及其计数为1的中间结果。然后，编写Reduce函数，对相同单词的中间结果进行汇总，得到每个单词的总次数。WordCount代码示例03这里给出一个简单的WordCount实现示例，包括Map和Reduce函数的代码。WordCount案例详解

MapReduce支持自定义数据类型、链式MapReduce操作、分布式缓存等高级特性，使得它能够处理更复杂的大数据计算问题。MapReduce高级特性MapReduce适用于各种需要处理大规模数据集的场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。在这些场景中，MapReduce可以帮助我们高效地处理和分析数据，提取有价值的信息。MapReduce应用场景MapReduce高级特性及应用场景

Hive数据仓库建设与查询04

123Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集。Hive定义Hive采用类SQL的查询