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第4章MapReduce入门编程教案课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：48学时总学分：3.0学分本章学时：9学时一、材料清单（1）《Hadoop大数据开发基础》教材。
（2）配套PPT。
（3）数据。
（4）代码。
（5）引导性提问。
（6）探究性问题。
（7）拓展性问题。
（8）Eclipse安装包。
二、教学目标与基本要求1. 教学目标主要介绍MapReduce编程的基础知识。
通过解读Hadoop官方的示例代码，使学生深入了解MapReduce的执行流程。
MapReduce把复杂的、运行在Hadoop集群上的并行计算过程集成到了两个模块——Mapper与Reducer中。
因此需要掌握如何把业务处理逻辑通过其中的map函数与reduce函数来实现，达到分布式并行编程的目的。
MapReduce执行过程主要包括以下几个部分：读取分布式文件系统中的数据，进行数据分片，执行Map任务输出中间结果，Shuffle阶段把中间结果进行汇合与排序，再传到Reduce任务，在Reduce阶段对数据进行处理，输出最终结果到分布式文件系统。
2. 基本要求（1）掌握如何搭建MapReduce开发环境。
（2）掌握以Eclipse创建MapReduce工程。
（3）理解MapReduce的基本原理及执行流程。
（4）读懂Hadoop官方示例WordCount的源码。
（5）掌握MapReduce编程的基本思路。
（6）理解map函数与reduce函数的处理逻辑。
（7）能够编写MapReduce程序处理简单任务。
三、问题1. 引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）你是否有比较好的Java基础？（2）你觉得MapReduce程序为何用Java语言编写？2. 探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
Hadoop - MapReduce _光环大数据培训通过MapReduce框架,我们可以编写应用程序在商用机器集群上以可靠的方式并行处理大量的数据。
MapReduce是什么?MapReduce是基于java的分布式计算程序模型和处理技术。
MapReduce算法包含两个重要的任务,即Map和Reduce。
Map接受一组数据并将其转换为另一组数据,这些独立的元素分解成元组(键/值对)。
然后是reduce任务,它接受map的输出作为输入,并将这些数据元组组成一组更小的元组。
就像MapReduce的名字所暗示的那样,reduce任务总是在map之后执行。
MapReduce的主要优势是,它很容易在多个计算节点上作大规模的数据处理。
在MapReduce模式下,数据处理原语被称为mappers和reducers。
将数据处理应用程序分解为mappers和reducers有时是不容易的。
但是,一旦我们以MapReduce形式编写应用程序,那么扩展应用程序，让它运行在成百上千,甚至上万的机器集群中只是一个修改配置的问题。
正是这一点可伸缩性吸引了许多程序员使用MapReduce模型。
算法∙通常MapReduce范例基于将计算实体发送到数据所在的地方。
∙MapReduce程序执行分三个阶段,即map阶段, shuffle阶段,和reduce阶段。
map阶段:map或mapper的工作是处理输入数据。
一般输入数据是以文件或目录的形式存在，存储在hadoop文件系统(HDFS)。
输入文件逐行传递给mapper函数。
mapper处理数据并创建一些小数据块。
reduce阶段:这个阶段是Shuffle 阶段和Reduce阶段的组合。
Reducer的工作是处理来自于mapper的数据。
处理完成后,生成一组新的输出存储到HDFS中。
∙MapReduce任务期间,Hadoop 发送Map和Reduce任务给集群中相应的服务器。
∙该框架管理有关数据传递的所有细节,如发布任务,验证任务完成,在集群的节点之间复制数据。
Hadoop基础培训教程Hadoop是一个开源的分布式系统框架，旨在解决处理大规模数据集的计算问题。
它是由Apache软件基金会开发，基于Java语言编写的，让用户能够使用一台集群来处理大量的数据。
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。
HDFS是分布式文件系统，负责文件存储和数据的读写。
而MapReduce则是计算模型，负责对大规模数据进行分析和处理。
对于Hadoop初学者来说，为了更好地理解它的运作原理，学习Hadoop基础知识非常必要。
下面我们就来介绍一下基于Cloudera企业版的Hadoop基础培训教程。
第一单元：介绍Hadoop及其生态系统本单元通过简单的介绍，让学员对Hadoop及其生态系统的组成有一个基本的认识，深入了解Hadoop的重要性和他对数据处理有何帮助。
第二单元：Hadoop的安装这一单元的学习主要集中于Hadoop的安装。
在这个单元中，你将学习如何安装Hadoop和所有需要的依赖项（如Java、SSH等）。
第三单元：Hadoop的概念和结构这个单元是关于Hadoop的基本概念和结构的介绍。
你将学习如何理解Hadoop中常用到的词汇，例如：NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等，以及结构中的各个部分。
第四单元：Hadoop的分布式存储系统（HDFS）在这个单元中，你将学习分布式存储系统(HDFS)的基本原理和工作方式。
同时，你还将学习如何在Hadoop集群上存储和读取数据。
第五单元：Hadoop MapReduce数据处理这是学习Hadoop最关键的部分之一。
在本单元中，你将学习如何使用MapReduce处理数据，从而实现基于Hadoop的大规模数据分析和处理。
第六单元：Hadoop的集成在本单元中，你将学习如何将Hadoop集成到你的应用程序中，以便实现大数据分析。
第七单元：Hadoop的优化和管理在这个单元中，你将学习如何优化和管理Hadoop集群的性能，包括了资源和任务管理、容错处理等内容。
Hadoop之MapReduce全解析_光环大数据培训hadoop基础1. Hadoop集群的配置安装（非安全模式）1.重要的配置文件：（1）Read-only default configuration： core-default.xml hdfs-default.xml yarn-default.xml mapred-default.xml （2）Site-specific configuration： etc/hadoop/core-site.xml etc/hadoop/hdfs-site.xml etc/hadoop/yarn-site.xml etc/hadoop/mapred-site.xml （3）Hadoop Daemon Configuration：HDFS daemons： NameNode SecondaryNameNode DataNode YARN damones： ResourceManager NodeManager WebAppProxy2.配置Hadoop Daemons的环境变量DaemonEnvironmentVariableNameNodeHADOOP_NAMENODE_OPTSDataNodeHADOOP_D ATANODE_OPTSSecondaryNameNodeHADOOP_SECONDARYNAMEN ODE_OPTSResourceManagerYARN_RESOURCEMANAGER_OPTSNod eManagerYARN_NODEMANAGER_OPTSWebAppProxyYARN_PROXYS ERVER_OPTSMap Reduce Job HistoryServerHADOOP_JOB_HISTORYSERVER_OPTS3.Hadoop Daemon配置DaemonEnvironmentVariableResourceManagerYARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZENodeManagerYARN_N ODEMANAGER_HEAPSIZEWebAppProxyYARN_PROXYSERVER_HEAPSIZEMap Reduce Job History ServerHADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE4.HDFS相关操作hadoop fs - appendToFile - cat - chgrp chmod chown - copyFromLocal copyToLocal - count - cp - df du dus - find - get -help - ls lsr - mkdir - moveFromLocal - moveToLocal - mv- put - rm rmdir rmr - touchz - usage2.MapReduce理论和实践MapReduce的输入输出类型 (input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine-> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)1.Mapper： 1.多少个Map合适？Map的数量是根据输入的总大小确定的，也就是输入文件的总块数最佳实践：2）Sort 通过key对Reducer的输入进行分组3）reduce r的输出结果直接写入文件系统 3. Partitioner 控制map输出结果中key的分区HashPartitioner是默认的Partitioner 4. Counter Mapper和Reducer中实现计数的工具3. Job的配置 1. Job中可以实现的配置执行Mapper、Combiner、Partitioner、Reducer、InputFormat、OutputFormat的实现类 2. FileInputFormat显示输入文件的集合FileInputFormat.setInputPaths(Job, Path…)FileInputFormat.addInputPath(Job, Path) FileInputFormat.setInputPaths(Job, String…)FileInputFormat.addInputPaths(Job, String) 3.FileOutputFormat显示输入文件的集合FileOutputFormat.setOutputPaths(Job, Path…)FileOutputFormat.addOutputPath(Job, Path)FileOutputFormat.setOutputPaths(Job, String…)FileOutputFormat.addOutputPaths(Job, String) 4. 其他配置comparator、DistributedCache、Compress、Execute Manner、MaxMapAttempts 可以使用Configuration.set(String,String)实现配置4.任务的执行和环境1. 内存管理用户/管理员可以指定加载子任务时的最大虚拟内存2. Map的参数 Map输出的结果将会被序列化到缓冲区中，元数据将被存储在缓冲区中当Map持续有输出结果时，序列化的缓冲区或者元数据超出了临界值，此时缓冲区中的数据将被排序并写入到磁盘中 3. Shuffle/Reduce参数每一个Reduce通过Partitioner使用HTTP分区到内存中，再定期地合并这些数据到磁盘中如果Map的输出结果被压缩了，那么么一个输出都将被压缩到内存中5.Job的提交和监控 1. 检查Job规格的输入输出2. 为Job计算InputSplit的值 3. 为Job的分布式缓存设置必要的叙述信息(可选) 4. 复制Job的Jar和配置文件到文件系统的MapReduce的系统目录5. 提交Job到ResourceManager以及监控Job的状态(可选) 用户和查看执行的历史记录：$ mapred job -history output.jhist $ mapred job -history all output.jhist 总而言之，用户使用Job创建应用、描述Job的详细信息、提交Job、监控Job 的运行状态6. JobControl 1. Job.submmit():提交任务到集群并立即返回 2. Job.w aitForCompletion(boolean)：提交任务到集群，并等待执行完成7. Job的输入1. InputFormat描述了MapReduce的Job的指定输入 1. 验证J ob指定的输入2. 将输入文件切分成逻辑上的InputSplit的实例，每一个实例再分配给独立的Mapper3. 提供RecodeReader的实现类来收集被Mapper 处理的逻辑InputSplit输入记录4. InputFormat的默认实现类是:Text InputFormat 2. InputSplit 1. 代表的是被每一个独立的Mapper处理后的数据 2. 代表的是面向类型的输入视图 3. FileS plit是默认的IputSplit 3. RecodeReader 1. 从InputSplit中读取<ke y,value>对 2. 将由InputSplit提供的面向类型的输入视图转换成Map per的实现类进行处理8. Job的输出 1. OutputFormat描述了MapReduce的J ob的指定输出 1. 验证Job指定的输出,如：检查Job的输出目录是否存在2. 提供RecodeWriter实现类用来写Job的输出文件，存储在文件系统中3. OutputFormat的默认实现类是:TextOutputFormat 2. OutputCom mitter 1. 描述的是MapReduce的Job的指定的输出 2.处理过程 1. 在初始化期间设置Job,如：在Job的初始化期间创建临时的输出目录 2. 在Job执行完成后清理Job,如：在Job执行完成之后，移除临时目录 3. 设置任务的临时输出目录，在任务的初始话阶段完成4. 测是否有任务需要提交5. 任务输出的提交6. 丢弃任务的提交.如果任务已经失败或者进程被杀掉，则输出将会被清理，如果这个任务没有被清理，则另外一个带有相同attempt-id的任务将会被加载执行清理3. OutputCommitter默认的实现类是FileOutputCommitter,Job初始化/清理任务在Map和Reduce容器中 3. RecodeWriter 1. 将output<key,value>对写到输出文件中 2. RecodeWriter的实现类将Job的输出写入到文件系统中9. 其他有用的特性 1. 提交Job到队列中 1.队列作为Job的集合，允许系统提供指定的功能，例如：队列使用ACLs控制哪个用户可以提交Job 2. Hadoop有一个强制的队列，称为default.队列的名称在Hadoop的配置文件中进行定义mapreduce.job.queuename 3. 定义队列的方式1. 设置mapreduce.job.queuename2. Configuration.se t(MRJobConfig.QUEUE_NAME,String) 4. 队列的设置是可选的，如果没有设置，则使用默认的队列default 2. 计数器 1. Counters代表了全局计数器，可以被MapReduce框架或者应用程序进行定义。
2 MapReduce任务的基础知识2.1 Hadoop MapReduce作业的基本构成要素 (1)2.1.1 输入分割块 (5)2.1.2 一个简单的Map任务：IdentityMapper (6)2.2 配置作业 (10)2.2.1 指定输入格式 (23)2.2.2 设置输出参数 (25)2.2.3 配置Reduce阶段 (31)2.3 执行作业 (33)2.4 创建客户化的Mapper和Reducer (36)这一章，我们将整体的介绍MapReduce作业。
读完本章，你能编写和执行单机模式的MapReduce作业程序。
本章中的样例程序假设你已经完成了第一章的设置。
你可以在一个专用的本地模式配置下，使用一台单机执行这些样例程序，你不需要启动Hadoop核心框架。
对于调试和单元测试，单机模式配置是最理想的。
你能够从Apress网站()上这本书所在的页面下载这些样例代码。
这些可下载的代码也包含一个用来执行样例程序的JAR文件。
下面我们就开始查看MapReduce作业的必要组成要素。
2.1 Hadoop MapReduce作业的基本构成要素用户可以配置和向框架提交MapReduce任务（简言之，作业）。
一个MapReduce 作业包括Map任务，混淆过程，排序过程和一套Reduce任务。
然后框架会管理作业的分配和执行，收集输出和向用户传递作业结果。
用户负责处理作业初始化，指定输入位置，指定输入和确保输入格式和位置是正确无误的。
框架负责在集群中TaskTracker节点上派遣作业，执行map过程，混淆过程，排序过程和Reduce过程，把输出写入输出目录，最后通知用户作业完成状态。
本章的所有样例程序都基于文件MapReduceIntro.java，如列表2-1 所示。
文件MapReduceIntro.java的代码所创建的作业逐行的读取输入，然后，根据每一行第一个Tab字符前面的部分排序这些行，如果某一行没有Tab 字符，框架会根据整个行进行排序。
普开数据大数据课程培训讲解：hadoop安装步骤。
本次环境一共三台服务器，JAVA使用的版本是jdk1.6.0_45，zookeeper-3.4.5，hadoop-2.0.0，hive-0.10.0，hbase-0.94.6对于hadoop来说，在hdfs看来节点分为namenode、datanode。
namenode只有一个，datanode可以是很多；在mapreduce 看来节点分为jobtracker、tasktracker，jobtracker只有一个，tasktracker有多个。
我这里是将namenode和jobtracker 部署在同一节点上，datanode和tasktracker部署在其它节点上，1.安装jdk，上传到/root目录下，执行chmod a+x jdk-6u14-linux-x64.bin./jdk-6u14-linux-x64.bin将安装目录移动到/app目录下mkdir/appmv jdk1.6.0_45/app建立链接:mkdir-p/app/java/;(‐p确保目录名称存在，如果目录不存在的就新创建一个)ln-sf/app/jdk1.6.0_45/app/java/latest/(‐f:链结时先将与dist同档名的档案删除‐s:进行软链结(symbolic link))配置JAVA的环境变量vi/etc/profile添加如下内容：export JAVA_HOME=/app/jdk1.6.0_45export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH让添加的环境变量生效执行如下命令：source/etc/profile;java–version2.配置网络以root账户登录每台服务器，并执行如下操作：vi/etc/hosts添加如下内容：192.168.59.178vmtmstorm01192.168.59.173monitor04192.168.59.170monitor01注：在所有服务器的/etc/hosts文件中添加如上内容；同时，修改windows下该文件，使得个人的笔记本也能识别主机名c:\windows\system32\drivers\etc\hosts中添加如上内容。
Hadoop大数据开发基础教案-MapReduce进阶编程教案一、MapReduce编程模型1.1 课程目标理解MapReduce编程模型的基本概念掌握MapReduce程序的编写和运行过程掌握MapReduce中的数据序列化和反序列化1.2 教学内容MapReduce编程模型概述Mapper和Reducer的编写和运行序列化和反序列化1.3 教学方法讲解MapReduce编程模型的基本概念通过示例演示Mapper和Reducer的编写和运行讲解序列化和反序列化的实现方法1.4 教学资源MapReduce编程模型PPT示例代码1.5 教学评估学生能理解MapReduce编程模型的基本概念学生能编写简单的MapReduce程序学生能实现序列化和反序列化功能二、MapReduce高级特性2.1 课程目标理解MapReduce高级特性的概念和作用掌握MapReduce中的数据分区、分片和合并掌握MapReduce中的数据压缩和溢出处理2.2 教学内容MapReduce高级特性概述数据分区和分片数据压缩和溢出处理2.3 教学方法讲解MapReduce高级特性的概念和作用通过示例演示数据分区和分片的实现方法讲解数据压缩和溢出处理的实现方法2.4 教学资源MapReduce高级特性PPT示例代码2.5 教学评估学生能理解MapReduce高级特性的概念和作用学生能实现数据分区和分片功能学生能处理数据压缩和溢出问题三、MapReduce性能优化3.1 课程目标理解MapReduce性能优化的目标和原则掌握MapReduce中的任务调度和资源管理掌握MapReduce中的数据本地化和压缩策略3.2 教学内容MapReduce性能优化概述任务调度和资源管理数据本地化和压缩策略3.3 教学方法讲解MapReduce性能优化的目标和原则通过示例演示任务调度和资源管理的实现方法讲解数据本地化和压缩策略的实现方法3.4 教学资源MapReduce性能优化PPT示例代码3.5 教学评估学生能理解MapReduce性能优化的目标和原则学生能实现任务调度和资源管理功能学生能应用数据本地化和压缩策略进行性能优化四、MapReduce案例分析4.1 课程目标理解MapReduce在实际应用中的案例掌握MapReduce在文本处理、数据挖掘和图像处理等方面的应用掌握MapReduce在分布式文件系统上的数据处理能力4.2 教学内容MapReduce案例概述文本处理、数据挖掘和图像处理的MapReduce应用分布式文件系统上的数据处理4.3 教学方法讲解MapReduce在实际应用中的案例通过示例演示文本处理、数据挖掘和图像处理的MapReduce应用讲解分布式文件系统上的数据处理方法4.4 教学资源MapReduce案例分析PPT示例代码4.5 教学评估学生能理解MapReduce在实际应用中的案例学生能应用MapReduce进行文本处理、数据挖掘和图像处理学生能掌握MapReduce在分布式文件系统上的数据处理能力五、MapReduce编程实践5.1 课程目标掌握MapReduce编程实践的基本步骤能够编写并运行一个完整的MapReduce程序理解MapReduce编程实践中的常见问题和解决方法5.2 教学内容MapReduce编程实践概述编写MapReduce程序的基本步骤常见问题和解决方法六、Hadoop生态系统中的MapReduce6.1 课程目标理解Hadoop生态系统中MapReduce的位置和作用掌握Hadoop中MapReduce与其他组件的交互理解MapReduce在不同Hadoop发行版中的配置和使用6.2 教学内容Hadoop生态系统概述MapReduce在Hadoop中的角色MapReduce与HDFS、YARN等组件的交互不同Hadoop发行版的MapReduce配置6.3 教学方法讲解Hadoop生态系统的结构和组件通过图解和实例说明MapReduce在Hadoop中的作用比较不同Hadoop发行版中MapReduce的配置差异6.4 教学资源Hadoop生态系统PPTMapReduce在不同Hadoop发行版中的配置示例6.5 教学评估学生能理解Hadoop生态系统中MapReduce的位置和作用学生能描述MapReduce与HDFS、YARN等组件的交互过程学生能根据不同Hadoop发行版配置MapReduce七、使用MapReduce处理复杂数据类型7.1 课程目标理解复杂数据类型的概念和重要性掌握MapReduce中处理复杂数据类型的方法学会使用MapReduce处理序列文件、自定义对象等7.2 教学内容复杂数据类型的介绍序列文件的处理自定义对象的处理数据压缩技术7.3 教学方法讲解复杂数据类型的概念和应用场景通过示例演示如何使用MapReduce处理序列文件和自定义对象介绍数据压缩技术在MapReduce中的应用7.4 教学资源复杂数据类型PPT序列文件和自定义对象处理的示例代码数据压缩技术文档7.5 教学评估学生能理解复杂数据类型的概念和重要性学生能使用MapReduce处理序列文件和自定义对象学生能应用数据压缩技术优化MapReduce程序八、MapReduce中的数据流控制8.1 课程目标理解MapReduce中数据流控制的概念掌握MapReduce中shuffle和sort的过程学会使用MapReduce实现数据过滤和聚合8.2 教学内容数据流控制概述shuffle和sort过程数据过滤和聚合技术8.3 教学方法讲解数据流控制的概念和作用通过图解和示例说明shuffle和sort的过程介绍如何使用MapReduce实现数据过滤和聚合8.4 教学资源数据流控制PPTshuffle和sort过程的图解和示例代码数据过滤和聚合的示例代码8.5 教学评估学生能理解数据流控制的概念学生能描述shuffle和sort的过程学生能使用MapReduce实现数据过滤和聚合九、使用MapReduce进行数据分析9.1 课程目标理解MapReduce在数据分析中的应用掌握使用MapReduce进行词频统计、日志分析等常见数据分析任务学会设计适用于MapReduce的数据分析算法9.2 教学内容数据分析概述词频统计日志分析数据分析算法设计9.3 教学方法讲解数据分析的概念和MapReduce的应用场景通过示例演示如何使用MapReduce进行词频统计和日志分析介绍如何设计适用于MapReduce的数据分析算法9.4 教学资源数据分析PPT词频统计和日志分析的示例代码适用于MapReduce的数据分析算法设计文档9.5 教学评估学生能理解MapReduce在数据分析中的应用学生能使用MapReduce进行词频统计和日志分析学生能设计适用于MapReduce的数据分析算法十、MapReduce最佳实践和技巧10.1 课程十一、MapReduce调试和优化11.1 课程目标理解MapReduce程序调试的重要性掌握MapReduce程序的调试技巧学会优化MapReduce程序的性能11.2 教学内容MapReduce程序调试的重要性MapReduce程序调试技巧MapReduce程序性能优化11.3 教学方法讲解调试和优化MapReduce程序的重要性通过实例演示MapReduce程序的调试技巧介绍优化MapReduce程序性能的方法11.4 教学资源MapReduce程序调试和优化PPT MapReduce程序调试技巧实例代码MapReduce程序性能优化文档11.5 教学评估学生能理解调试MapReduce程序的重要性学生能掌握调试MapReduce程序的技巧学生能掌握优化MapReduce程序性能的方法十二、MapReduce在实际项目中的应用12.1 课程目标理解MapReduce在实际项目中的应用场景掌握MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用学会将MapReduce应用到实际项目中12.2 教学内容MapReduce在实际项目中的应用场景MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用将MapReduce应用到实际项目中的方法12.3 教学方法讲解MapReduce在实际项目中的应用场景通过实例演示MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用介绍将MapReduce应用到实际项目中的方法12.4 教学资源MapReduce在实际项目中应用PPTMapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用实例代码将MapReduce应用到实际项目中的方法文档12.5 教学评估学生能理解MapReduce在实际项目中的应用场景学生能掌握MapReduce在数据处理、分析等实际项目中的应用学生能将MapReduce应用到实际项目中十三、Hadoop生态系统中的其他数据处理工具13.1 课程目标理解Hadoop生态系统中除MapReduce外的其他数据处理工具掌握Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法学会在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具13.2 教学内容Hadoop生态系统中其他数据处理工具概述Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法13.3 教学方法讲解Hadoop生态系统中其他数据处理工具的概念和作用通过实例演示Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法介绍在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法13.4 教学资源Hadoop生态系统中其他数据处理工具PPTHadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法实例代码在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具的方法文档13.5 教学评估学生能理解Hadoop生态系统中除MapReduce外的其他数据处理工具学生能掌握Hadoop生态系统中其他数据处理工具的基本使用方法学生能在Hadoop生态系统中选择合适的数据处理工具十四、Hadoop集群管理和维护14.1 课程目标理解Hadoop集群管理和维护的重要性掌握Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法学会Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.2 教学内容Hadoop集群管理和维护的重要性Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.3 教学方法讲解Hadoop集群管理和维护的重要性通过实例演示Hadoop集群的配置、监控和故障排除方法介绍Hadoop集群的日常管理和维护技巧14.4 教学资源Hadoop集群管理和维护PPTHadoop集群的配置、监控和故障排除方法实例代码Hadoop集群的日常管理和维护技巧文档重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础中的MapReduce进阶编程教案，内容包括MapReduce编程模型、高级特性、性能优化、案例分析、编程实践、数据流控制、数据分析、最佳实践和技巧、实际项目中的应用、Hadoop生态系统中的其他数据处理工具以及Hadoop集群管理和维护。
一、MapReduce简介1.1 课程目标理解MapReduce的概念和原理掌握MapReduce编程模型了解MapReduce在Hadoop中的作用1.2 教学内容MapReduce定义MapReduce编程模型（Map、Shuffle、Reduce阶段）MapReduce的优势和局限性Hadoop中的MapReduce运行机制1.3 教学方法理论讲解实例演示学生实操1.4 教学资源PPT课件Hadoop环境MapReduce实例代码1.5 课后作业分析一个大数据问题，尝试设计一个简单的MapReduce解决方案二、Hadoop环境搭建与配置2.1 课程目标学会在本地环境搭建Hadoop掌握Hadoop配置文件的基本配置理解Hadoop文件系统（HDFS）的存储机制2.2 教学内容Hadoop架构简介Hadoop环境搭建步骤Hadoop配置文件介绍（如：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml）HDFS命令行操作2.3 教学方法讲解与实操相结合学生分组讨论问答互动2.4 教学资源PPT课件Hadoop安装包Hadoop配置文件模板HDFS命令行操作指南2.5 课后作业搭建本地Hadoop环境，并配置Hadoop文件系统三、MapReduce编程基础3.1 课程目标掌握MapReduce编程的基本概念理解MapReduce的运行原理3.2 教学内容MapReduce编程入口（Java）MapReduce关键组件（Job, Configuration, Reporter等）MapReduce编程实践（WordCount案例）MapReduce运行流程解析3.3 教学方法理论讲解与实操演示代码解析学生实践与讨论3.4 教学资源PPT课件MapReduce编程教程WordCount案例代码编程环境（Eclipse/IntelliJ IDEA）3.5 课后作业完成WordCount案例的编写与运行分析MapReduce运行过程中的各个阶段四、MapReduce高级特性4.1 课程目标掌握MapReduce的高级特性了解MapReduce在复杂数据处理中的应用4.2 教学内容MapReduce高级数据处理（如：排序、分组合并等）MapReduce性能优化策略（如：数据分区、序列化等）复杂场景下的MapReduce应用（如：多层嵌套、自定义分区等）4.3 教学方法理论讲解与实操演示代码解析与优化学生实践与讨论4.4 教学资源PPT课件MapReduce高级特性教程性能优化案例代码编程环境（Eclipse/IntelliJ IDEA）4.5 课后作业优化WordCount程序的性能分析复杂场景下的MapReduce应用案例5.1 课程目标了解MapReduce在大数据处理领域的应用趋势掌握进一步学习MapReduce的途径5.2 教学内容MapReduce编程要点回顾MapReduce在实际项目中的应用案例大数据处理领域的新技术与发展趋势（如：Spark、Flink等）5.3 教学方法知识点梳理与讲解案例分享学生提问与讨论5.4 教学资源PPT课件实际项目案例相关技术资料5.5 课后作业结合实际项目，分析MapReduce的应用场景六、MapReduce编程实战（一）6.1 课程目标掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决实际问题理解MapReduce在不同场景下的应用6.2 教学内容实战案例介绍：倒排索引构建MapReduce编程实战：倒排索引的MapReduce实现案例分析：倒排索引在搜索引擎中的应用6.3 教学方法实操演示与讲解学生跟随实操案例分析与讨论6.4 教学资源PPT课件实战案例代码搜索引擎原理资料6.5 课后作业完成倒排索引的MapReduce实现分析MapReduce在搜索引擎中的应用七、MapReduce编程实战（二）7.1 课程目标进一步掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决复杂问题了解MapReduce在不同行业的应用7.2 教学内容实战案例介绍：网页爬虫数据处理MapReduce编程实战：网页爬虫数据的抓取与解析案例分析：MapReduce在网络爬虫领域的应用7.3 教学方法实操演示与讲解学生跟随实操案例分析与讨论7.4 教学资源PPT课件实战案例代码网络爬虫原理资料7.5 课后作业完成网页爬虫数据的MapReduce实现分析MapReduce在网络爬虫领域的应用八、MapReduce性能优化8.1 课程目标掌握MapReduce性能优化的方法与技巧学会分析并提升MapReduce程序的性能理解MapReduce性能优化的意义8.2 教学内容性能优化概述：MapReduce性能瓶颈分析优化方法与技巧：数据划分、序列化、并行度等性能优化案例：WordCount的性能提升8.3 教学方法理论讲解与实操演示代码解析与优化学生实践与讨论8.4 教学资源PPT课件性能优化教程性能优化案例代码编程环境（Eclipse/IntelliJ IDEA）8.5 课后作业分析并优化WordCount程序的性能研究其他MapReduce性能优化案例九、MapReduce在大数据处理中的应用9.1 课程目标理解MapReduce在大数据处理中的应用场景学会分析并解决实际问题掌握MapReduce与其他大数据处理技术的比较9.2 教学内容大数据处理场景：日志分析、分布式文件处理等MapReduce应用案例：日志数据分析MapReduce与其他大数据处理技术的比较9.3 教学方法理论讲解与实操演示案例分析与讨论学生提问与互动9.4 教学资源PPT课件大数据处理案例资料MapReduce与其他技术比较资料9.5 课后作业分析MapReduce在日志数据分析中的应用研究MapReduce与其他大数据处理技术的优缺点10.1 课程目标了解MapReduce技术的发展趋势掌握进一步学习MapReduce的途径10.2 教学内容MapReduce编程要点回顾MapReduce技术的发展趋势：YARN、Spark等拓展学习资源与推荐10.3 教学方法知识点梳理与讲解技术发展趋势分享学生提问与讨论10.4 教学资源PPT课件技术发展趋势资料拓展学习资源列表10.5 课后作业制定个人拓展学习计划重点和难点解析：一、MapReduce简介理解MapReduce的概念和原理掌握MapReduce编程模型了解MapReduce在Hadoop中的作用二、Hadoop环境搭建与配置学会在本地环境搭建Hadoop掌握Hadoop配置文件的基本配置理解Hadoop文件系统（HDFS）的存储机制三、MapReduce编程基础掌握MapReduce编程的基本概念学会编写MapReduce应用程序理解MapReduce的运行原理四、MapReduce高级特性掌握MapReduce的高级特性学会优化MapReduce程序性能了解MapReduce在复杂数据处理中的应用六、MapReduce编程实战（一）掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决实际问题理解MapReduce在不同场景下的应用七、MapReduce编程实战（二）进一步掌握MapReduce编程的实战技巧学会分析并解决复杂问题了解MapReduce在不同行业的应用八、MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法与技巧学会分析并提升MapReduce程序的性能理解MapReduce性能优化的意义九、MapReduce在大数据处理中的应用理解MapReduce在大数据处理中的应用场景学会分析并解决实际问题掌握MapReduce与其他大数据处理技术的比较了解MapReduce技术的发展趋势掌握进一步学习MapReduce的途径本教案主要涵盖了MapReduce编程的基础知识、Hadoop环境搭建、编程实战、高级特性、性能优化以及应用场景等内容。
Hadoop大数据开发基础教案-MapReduce进阶编程教案第一章：MapReduce编程模型深入1.1 MapReduce编程模型简介1.2 深入了解Map和Reduce函数1.3 了解MapReduce的运行机制1.4 掌握自定义分区、排序和分组第二章：Hadoop YARN简介2.1 YARN的概念与作用2.2 YARN架构原理2.3 掌握YARN资源管理器操作2.4 理解YARN的工作流程第三章：MapReduce高级特性3.1 掌握自定义Combiner 和Reducer3.2 使用外部存储进行数据序列化和反序列化3.3 使用CombineTextInputFormat实现文件分片3.4 实现自定义分区器和排序器第四章：Hadoop HDFS高级操作4.1 HDFS高级配置4.2 掌握HDFS的高可用性4.3 HDFS的存储机制和数据恢复4.4 理解HDFS的文件权限和访问控制第五章：MapReduce性能优化5.1 MapReduce程序性能分析5.2 掌握MapReduce程序调优技巧5.3 Hadoop集群性能调优5.4 分析MapReduce的瓶颈和优化方法第六章：Hadoop生态系统中的其他工具6.1 Sqoop：大数据的导入和导出工具6.2 Hive：大数据的数据仓库工具6.3 HBase：分布式列式数据库6.4 Flink：分布式流处理框架第七章：使用MapReduce处理复杂数据类型7.1 了解复杂数据类型（如树结构、图形结构）7.2 掌握自定义序列化和反序列化复杂数据类型7.3 使用Avro、Protocol Buffers等复杂数据序列化工具7.4 实现复杂数据类型的MapReduce程序第八章：MapReduce算法优化8.1 掌握MapReduce算法设计原则8.2 了解MapReduce算法优化技巧8.3 分析MapReduce算法的时间复杂度和空间复杂度8.4 实现并行度优化、负载均衡等算法优化策略第九章：基于MapReduce的数据挖掘9.1 数据挖掘概念与方法9.2 使用MapReduce实现关联规则挖掘9.3 使用MapReduce实现聚类分析9.4 使用MapReduce实现分类算法第十章：Hadoop项目实战案例分析10.1 分析实战案例的需求和业务场景10.2 设计并实现基于Hadoop的实战项目10.3 分析项目中的性能瓶颈和优化策略10.4 总结实战项目的经验和教训第十一章：Hadoop生态系统扩展与趋势11.1 了解Hadoop生态系统的新技术和发展趋势11.2 探究Spark等替代MapReduce的计算框架11.3 学习Hadoop生态系统中的新型数据处理工具11.4 探讨Hadoop在云计算环境下的应用第十二章：云上的Hadoop部署和管理12.1 了解云服务提供商提供的Hadoop服务12.2 学习在云上部署和管理Hadoop集群的方法12.3 掌握云上Hadoop的自动扩展和故障恢复机制12.4 探讨云上Hadoop的最佳实践和安全性考虑第十三章：Hadoop性能监控和调试13.1 学习使用日志和指标进行Hadoop性能监控13.2 掌握使用可视化工具分析Hadoop集群性能13.3 了解Hadoop性能问题的常见原因和解决方案13.4 实践调试Hadoop程序的技巧第十四章：Hadoop安全与权限管理14.1 了解Hadoop的安全模型和认证机制14.2 学习配置Hadoop的访问控制和权限管理14.3 掌握使用Kerberos进行身份验证的步骤14.4 探讨Hadoop安全最佳实践和数据保护策略第十五章：Hadoop项目开发与团队协作15.1 学习Hadoop项目的开发流程和管理方法15.2 掌握使用Git等版本控制工具管理Hadoop代码15.3 了解Hadoop项目的测试和调试方法15.4 探讨团队合作和项目管理技巧重点和难点解析本教案覆盖了Hadoop大数据开发基础和MapReduce进阶编程的多个方面，重点和难点如下：重点：1. MapReduce编程模型的深入理解。
一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题：大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作：表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力：查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作：表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力：数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作：LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力：数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作：导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力：关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作：配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力：日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具（如LogParser, Flume, Hive, Pig）处理日志数据(3) 案例分析：构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析，让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习，应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容，强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具：Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析，让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习，应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容，强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略：加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析，让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例，提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例：金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例，提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析，让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习，分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势：技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案，包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。
Hadoop基础培训教程Hadoop是目前最为流行的大数据处理框架之一，其中包含了许多核心概念和组件，每个概念和组件都有其特定的任务和功能。
为了更好地掌握Hadoop这一框架，进行一些基础培训显得尤为重要。
本文将介绍基础培训教程中必须掌握的基本知识。
本文首先将介绍Hadoop的基本结构和组件，然后讨论如何安装和配置Hadoop，最后将介绍如何使用Hadoop运行MapReduce作业。
1. Hadoop基本结构和组件Hadoop计算机集群由一个主节点和多个从节点组成，主节点又称为名字节点（NameNode），从节点又称为数据节点（DataNode）。
主节点管理文件系统元数据，例如文件名、文件大小和文件位置。
数据节点包含处理数据块的任务，也可以执行MapReduce作业。
另外一个重要的组件是YARN（Yet Another Resource Negotiator，又称为MapReduce 2.0），它是一个用于分布式计算的资源调度和管理系统，可用于运行各种复杂的分布式应用程序。
MapReduce是一种通用的数据处理方法，也是Hadoop 生态系统的核心部分之一，它提供了分布式数据处理的编程接口和底层库。
2. Hadoop的安装和配置Hadoop的安装与配置需要一些基本的操作，其中包括设置环境变量、创建Hadoop用户、配置Hadoop的核心组件等。
要成功安装Hadoop，您需要在计算机上安装Java Development Kit（JDK）。
您还需要在Hadoop安装目录中创建一个用户，以使Hadoop拥有其余操作系统上的足够权限。
接下来，您需要使用Hadoop配置文件指定要用于存储Hadoop数据的目录、集群节点等。
配置Hadoop的核心组件包括配置hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等文件。
其中，hadoop-env.sh包括JAVA_HOME变量的设置、hdfs-site.xml包含了HDFS配置、core-site.xml包含了Hadoop的核心配置，mapred-site.xml包含了MapReduce配置。
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Hadoop大数据培训课程要学什么内容
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
大数据培训课程中hadoop课程会讲到Hadoop HDFS分布式存储、HBase分布式存储、Hadoop MapReduce分布式计算等，这里是Hadoop大数据培训课程的概况：
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1、大数据受到国家政策的支持，具体可以参考：《促进大数据发展行动纲要》《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》等
2、越来越多的企业开始做大数据的业务，人才缺口将进一步增大，人才供不应求，中国现阶段大数据人才需求或已达到150万。
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大数据培训难？Hadoop MapReduce原理讲解MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的分布式运算。
1、MapReduce通俗解释图书馆要清点图书数量，有10个书架，管理员为了加快统计速度，找来了10个同学，每个同学负责统计一个书架的图书数量。
张同学统计书架1王同学统计书架2刘同学统计书架3……过了一会儿，10个同学陆续到管理员这汇报自己的统计数字，管理员把各个数字加起来，就得到了图书总数。
这个过程就可以理解为MapReduce的工作过程。
2、MapReduce中有两个核心操作（1）map管理员分配哪个同学统计哪个书架，每个同学都进行相同的“统计”操作，这个过程就是map。
（2）reduce每个同学的结果进行汇总，这个过程是reduce。
3、MapReduce工作过程拆解下面通过一个景点案例（单词统计）看MapReduce是如何工作的。
有一个文本文件，被分成了4份，分别放到了4台服务器中存储Text1：the weather is goodText2：today is goodText3：good weather is goodText4：today has good weather现在要统计出每个单词的出现次数。
4、MapReduce编程思路了解了MapReduce的工作过程，我们思考一下用代码实现时需要做哪些工作？在4个服务器中启动4个map任务每个map任务读取目标文件，每读一行就拆分一下单词，并记下来次单词出现了一次目标文件的每一行都处理完成后，需要把单词进行排序在3个服务器上启动reduce任务每个reduce获取一部分map的处理结果reduce任务进行汇总统计，输出最终的结果数据但不用担心，MapReduce是一个非常优秀的编程模型，已经把绝大多数的工作做完了，我们只需要关心2个部分：map处理逻辑——对传进来的一行数据如何处理？输出什么信息？reduce处理逻辑——对传进来的map处理结果如何处理？输出什么信息？编写好这两个核心业务逻辑之后，只需要几行简单的代码把map和reduce装配成一个job，然后提交给Hadoop集群就可以了。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
普开数据大数据课程讲解：Hadoop Map/Reduce教程[一]今天浏览了下hadoop的map/reduce文档，初步感觉这东西太牛逼了，听我在这里给你吹吹。
你可以这样理解，假设你有很多台烂机器（假设1000台）1、利用hadoop他会帮你组装成一台超级计算机（集群），你的这台计算机是超多核的（很多个CPU），一个超级大的硬盘，而且容错和写入速度都很快。
2、如果你的计算任务可以拆分，那么通过map/Reduce,他可以统一指挥你的那一帮烂机器，让一堆机器帮你一起干活（并行计算），谁干什么，负责什么，他来管理，通常处理个几T 的数据，只要你有机器那就小CASE。
3、hadoop要分析的数据通常都是巨大的(T级)，网络I/O开销不可忽视，但分析程序通常不会很大，所以他传递的是计算方法（程序），而不是数据文件，所以每次计算在物理上都是在相近的节点上进行（同一台机器或同局域网），大大降低的IO消耗，而且计算程序如果要经常使用的话也是可以做缓存的。
4、hadoop是一个分布式的文件系统，他就像一个管家，管理你数据的存放，在物理上较远的地方会分别存放（这样一是不同的地方读取数据都很快，也起到了异地容灾的作用），他会动态管理和调动你的数据节点，高强的容错处理，最大程度的降低数据丢失的风险。
比较著名的应用：nutch搜索引擎的蜘蛛抓取程序，数据的存储以及pageRank(网页重要程序)计算。
QQ空间的日志分析处理（PV,UV）咋样，给他吹的够牛了吧。
下面是别人翻译的官方文档，经常做日志分析处理的同学可以研究下。
目的这篇教程从用户的角度出发，全面地介绍了Hadoop Map/Reduce框架的各个方面。
先决条件请先确认Hadoop被正确安装、配置和正常运行中。
更多信息见：∙Hadoop快速入门对初次使用者。
∙Hadoop集群搭建对大规模分布式集群。
概述Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。
一个Map/Reduce 作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。
框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。
通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。
整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
通常，Map/Reduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点通常在一起。
这种配置允许框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这可以使整个集群的网络带宽被非常高效地利用。
Map/Reduce框架由一个单独的master JobTracker 和每个集群节点一个slave TaskTracker共同组成。
master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上，master 监控它们的执行，重新执行已经失败的任务。
而slave仅负责执行由master指派的任务。
应用程序至少应该指明输入/输出的位置（路径），并通过实现合适的接口或抽象类提供map和reduce函数。
再加上其他作业的参数，就构成了作业配置（job configuration）。
然后，Hadoop的job client提交作业（jar包/可执行程序等）和配置信息给JobTracker，后者负责分发这些软件和配置信息给slave、调度任务并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给job-client。
虽然Hadoop框架是用Java TM实现的，但Map/Reduce应用程序则不一定要用 Java来写。
∙Hadoop Streaming是一种运行作业的实用工具，它允许用户创建和运行任何可执行程序（例如：Shell 工具）来做为mapper和reducer。
∙Hadoop Pipes是一个与SWIG兼容的C++ API （没有基于JNI TM技术），它也可用于实现Map/Reduce 应用程序。
输入与输出Map/Reduce框架运转在<key, value> 键值对上，也就是说，框架把作业的输入看为是一组<key, value> 键值对，同样也产出一组 <key, value> 键值对做为作业的输出，这两组键值对的类型可能不同。
框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable 接口。
另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。
一个Map/Reduce 作业的输入和输出类型如下所示：(input) <k1, v1> -> map-> <k2, v2> -> combine-> <k2, v2> -> reduce-> <k3, v3> (output)例子：WordCount v1.0在深入细节之前，让我们先看一个Map/Reduce的应用示例，以便对它们的工作方式有一个初步的认识。
WordCount是一个简单的应用，它可以计算出指定数据集中每一个单词出现的次数。
这个应用适用于单机模式，伪分布式模式或完全分布式模式三种Hadoop安装方式。
源代码WordCount.java1.package org.myorg;2.3.import java.io.IOException;4.import java.util.*;5.6.import org.apache.hadoop.fs.Path;7.import org.apache.hadoop.conf.*;8.import org.apache.hadoop.io.*;9.import org.apache.hadoop.mapred.*;10.import org.apache.hadoop.util.*;11.12.public class WordCount {13.14.public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {15.private final static IntWritable one = new IntWritable(1);16.private Text word = new Text();17.18.public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {19.String line = value.toString();20.StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);21.while (tokenizer.hasMoreTokens()) {22.word.set(tokenizer.nextToken());23.output.collect(word, one);24.}25.}26.}27.28.public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {29.public void reduce(Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException {30.int sum = 0;31.while (values.hasNext()) {32.sum += values.next().get();33.}34.output.collect(key, new IntWritable(sum));35.}36.}37.38.public static void main(String[] args) throws Exception {39.JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);40.conf.setJobName("wordcount");41.42.conf.setOutputKeyClass(Text.class);43.conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);44.45.conf.setMapperClass(Map.class);46.conf.setCombinerClass(Reduce.class);47.conf.setReducerClass(Reduce.class);48.49.conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);50.conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);51.52.FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));53.FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));54.55.JobClient.runJob(conf);57.}58.}59.用法假设环境变量HADOOP_HOME对应安装时的根目录，HADOOP_VERSION对应Hadoop的当前安装版本，编译WordCount.java来创建jar包，可如下操作：$ mkdir wordcount_classes$ javac -classpath ${HADOOP_HOME}/hadoop-${HADOOP_VERSION}-core.jar -d wordcount_classes WordCount.java$ jar -cvf /usr/joe/wordcount.jar -C wordcount_classes/ .假设：∙/usr/joe/wordcount/input - 是HDFS中的输入路径∙/usr/joe/wordcount/output - 是HDFS中的输出路径用示例文本文件做为输入：$ bin/hadoop dfs -ls /usr/joe/wordcount/input//usr/joe/wordcount/input/file01/usr/joe/wordcount/input/file02$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/input/file01Hello World Bye World$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/input/file02Hello Hadoop Goodbye Hadoop运行应用程序：$ bin/hadoop jar /usr/joe/wordcount.jar org.myorg.WordCount/usr/joe/wordcount/input /usr/joe/wordcount/output输出是：$ bin/hadoop dfs -cat /usr/joe/wordcount/output/part-00000Bye 1Goodbye 1Hadoop 2Hello 2World 2应用程序能够使用-files选项来指定一个由逗号分隔的路径列表，这些路径是task的当前工作目录。
