Hadoop大数据开发实战优化HDFS读写流程培训课程（PPT-59页）

这是一门关于Hadoop大数据开发与性能调优的实战培训课程，共包含59张PPT。学员将通过本课程深入了解Hadoop在大数据开发中的实际应用，并学习如何优化其性能。课程内容涵盖了从基础概念到高级技术的全面讲解，适合希望深入了解和实践大数据处理的专业人士。

在Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程中，我们深入探讨了Hadoop集群的物理分布及其影响因素。

Facebook应用：Hadoop大数据开发与性能调优实战 PPT 59张PPT幻灯片 报表分析 天/周维度报表展示 点击统计汇总 数据分析与应用 用户参与度计算 战略决策服务 Ad hoc分析 机器学习（广告方向）

流式开发实例：map 脚本内容 #!/usr/bin/python import sys for eachLine in sys.stdin: t- 从标准输入获取数据 eachLine = eachLine.strip() Seg = eachLine.split('|)t- 使用|` 分隔各个字段 if len(Seg) == 19 and Seg[1] == 'rpt_cad' and Seg[6] != '': t- 判断字段数量和值，符合条件则继续 ad_id = Seg[6] print '%st%d' % (ad_id, 1) t- 将结果打印到标准输出 else: t- 不符

这份 Hadoop 2.0 实战 PPT 文档未经任何修饰，内容是原始版本，供大家学习交流。

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。

这份文档详细阐述了HDFS读写异常的处理方法，有助于理解HDFS基础架构。

本课程为大数据技术相关专业的学生设计。随着时代发展，大数据已成为广为人知的概念。同时，新兴的大数据处理技术不断涌现并广泛应用于数据挖掘行业。作为一种分布式存储和计算框架，Hadoop在国内外各大企业中得到广泛应用。其高可用性、高容错性和高可扩展性使其备受青睐。Hadoop提供了开放平台，使用户能够开发适合其应用场景的分布式程序，无需深入了解底层实现细节。经过十多年的发展，Hadoop已成为全面支持大数据生态系统的技术。本课程培养学生搭建完全分布式Hadoop集群、掌握HDFS基础操作和MapReduce程序编写，为日后从事大数据挖掘和进阶课程打下坚实基础。

课程内容 HBase案例分析 MapReduce 高阶应用 多语言 MapReduce 编程 Chukwa 集群监控系统 Greenplum 架构解析 Flume 日志收集系统实战 视频教学 课程包含详细的视频教程，助你快速入门Hadoop大数据技术。