为什么要入门大数据？

在未来 5G 时代，数据量必然更加庞大；而且在数据挖掘、人工智能的场景下，数据越来越体现出了重要的价值。随着数据量的膨胀，传统数据处理架构也在面临着挑战，逐渐升级为大数据架构基本是企业的大势所趋。

但市面上的大数据入门材料质量参差难辨，而且不够全面、不成体系。一般而言，大数据的入门会有一定的门槛；首先是因为环境搭建比较麻烦，很容易劝退；其次框架众多，需要花费一定的学习时间。

本专栏致力于帮大家降低入门的门槛，提供环境一键搭建脚本，快速完成大数据环境搭建，直接便可以上手并见到效果。在内容上，主要讲解 Hadoop 框架，包含 HDFS、Yarn、MapReduce，以入门为主，语言精练，逐步为大家构建大数据技术的印象，扎实基础。

学习本专栏后，可以快速入门大数据 Hadoop 技术，并掌握大数据 Hadoop 技术的原理、架构，能迅速运用到开发生产当中。

专栏亮点

• 系统全面的大数据 Hadoop 原理与实战内容，逻辑通俗、内容精练
• 依托真实开发流程，学习编程思路和开发经验
• 提供一站式快速搭建脚本，快速完成环境搭建，减少业余学习与工作运维的压力
• 大数据领域专职讲师，更加专注内容的严谨，专栏内容会持续迭代更新

你的收获

• 拥有快速搭建大数据集群的能力
• 掌握大数据 Hadoop 技术的演变、架构、理论知识
• 能够胜任基本的大数据 Hadoop 的开发、运维工作

专栏结构

专栏内容一共分为 4 部分：大数据简介、HDFS、Yarn、MapReduce。

• 在简介部分，主要介绍大数据的诞生背景、基本概述、应用场景、编年史，并讲解大数据的生态架构、技术体系。我们在这部分将全面了解、掌握大数据的前世今生，构建对大数据技术的整体印象。

• HDFS 部分，首先介绍 HDFS 基本情况，然后分别讲解 HDFS 的系统架构、存储模式、读写操作、安全模式、高可用等原理内容。HDFS 的使用上，主要讲解环境搭建与配置、HDFS 服务命令、Shell 命令、Java API。最后运维部分，讲解 HDFS 运维命令、系统监控的内容。

• Yarn 部分，从简介、原理、资源调度策略、运维与监控 4 部分着手，分别讲解 Yarn 的诞生目标、设计目标、系统架构、高可用、资源调度策略，运维这里，会涉及到 Yarn 的基本命令、配置文件、可视化监控。

• MapReduce 部分，从简介、原理、作业管理、使用案例展开，讲解 MapReduce 基本概念、适用场景，并分析其基本架构、执行过程、运行模式。在代码实战，会介绍作业的提交与管理、监控与诊断，并附上 4 个基础案例进行讲解和练习。

目标读者

• 大数据的初学者
• 向大数据转型的企业开发者
• 想较为全面的梳理Hadoop技术的开发者

作者简介

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