云计算大数据实战详解

本手册涵盖大数据入门基础，包含 Hadoop 环境部署、核心组件 HDFS、MapReduce、流式计算框架 Storm 和数据挖掘相关知识。

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。

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。

云计算和大数据密不可分，如同硬币的正反面。大数据的处理必须依赖于分布式架构，以处理海量数据。其特点在于分布式数据挖掘。大数据技术依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。它是一种成本较低、快速采集、处理和分析大规模数据的新一代技术。大数据技术的发展使得处理海量数据变得更加便捷、经济且快速，已经成为各行业商业模式改变的重要驱动力。本资源详细介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及其应用。包括绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和Spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。

华为金融大数据解决方案实战运用，可作为金融大数据客户汇报素材。

在本大数据实战系列中，我们将深入探讨大数据处理的核心概念和关键技术，这些技术在当今信息化社会中具有重要意义。大数据不仅仅是海量数据的处理，更是如何高效地从中获得有价值的见解。参与者将有机会亲自实践，深入体验大数据的魅力。基础架构通常基于Hadoop生态系统，包括开源的HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，将数据集分块存储在多台服务器上，提供高容错性和可扩展性。MapReduce是一种并行处理模型，用于生成和处理大规模数据。搭建大数据平台需要下载Hadoop发行版，配置环境变量，并正确设置核心配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。此外，还需安装YARN来管理资源调度。此外，学习NoSQL数据库如HBase，建立在HDFS上，适合实时读写操作，并提供强大的索引和查询功能。数据清洗和预处理通常使用Apache Pig或Apache Hive，分别提供高级数据处理语言和基于SQL的接口，简化大数据分析。另外，Spark作为一种快速、通用且可扩展的大数据处理框架，支持多种工作负载，包括批处理、交互式查询和流处理。学习Spark核心模块如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib将极大地增强实战项目的能力。

大数据架构设计，包括云计算与大数据的关系；各行业大数据计算架构案例等

采用Storm流计算构建日志收集系统，实时汇聚日志数据，并结合离线数据分析，通过预先设定的规则对数据进行异常监测，实现实时告警和及时响应。

由清华大学博士毕业的刘鹏院长带来大数据、云计算创新应用的精彩分享。内容涵盖了大数据处理、云计算优化、实际应用案例等多个方面。刘鹏院长现任南京大数据研究院院长，并兼任中科院电子所苏州研究院大数据首席科学家。