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主要讲解hadoop项目中的HDFS和MapReduce模块。分布式文件系统有很多，为什么hadoop中还要在重新开发一个HDFS分布式文件系统呢？听完这门课成您不止能感受到大数据中频繁提到的分而治之、计算向数据移动，并行计算，数据本地化等名词，同时还能通过动手实操验证所有理论知识点。很多初学者被带偏，忽略了HDFS的重要性，这门课是您最需要的大数据入门以及后续提升、面试通过的法典！
MapReduce是早期随hadoop项目的分布式离线计算框架，大多数人都认为现在可以用spark等代替了，但是作为多年参与大数据工作和教学的过来人要告诉你，spark是对mapreduce的扩展，能很好的学习mapreduce，并跟随老师进行源码分析后，你才能真正体会大数据的本质。数据量很大为什么内存不溢出，节点不稳定为什么还能计算成功，排序对计算带来的好处，pipeline计算的真谛，什么是task，stage，job，application，shuffle，iterator等概念让你听后豁然开朗。作为授课老师，我可以向你保证这是最好的一门入门课程，即便对于spark，flink都有很好的学习推动！
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发表于 2020-5-3 10:00:00
