正版资源架构师实战养成之Hadoop生态圈系列视频课程
《架构师实战养成之Hadoop生态圈系列视频课程》ae95651a39c12b5724ea5e61cdc29cd7_2bbc26d3e0731b20b415301b6f1d3f58.webp (54.17 KB, 下载次数: 69) 下载附件 保存到相册 2025-6-29 01:06 上传【技能收获】学完可掌握：Java 后端开发、Linux 运维。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整
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这套资料的主题很明确：以 Hadoop 生态圈为主线，把「架构师养成」这件事拆成可动手的环境搭建、组件配置与集群调优练习。它不是单纯讲概念的理论课，而是围绕一套可运行的分布式系统来组织内容，适合已经写过 Java 后端、但对大数据组件只停留在名词层面的开发者拿来对照实践。
技术栈与知识边界
从课程命名和线索看，内容覆盖的核心是 Hadoop 生态中的几个关键角色：HDFS 负责分布式存储，YARN 负责资源调度，MapReduce 承担离线计算模型，外围还会牵出 ZooKeeper、Hive、HBase 这类依赖协调与数据仓库组件。课程把 Java 后端开发和 Linux 运维列为可掌握的技能，说明它并不回避底层：你会接触到 JVM 参数、守护进程、Shell 脚本、配置文件与日志排查，而不是只在一个封装好的图形界面里点按钮。
这一点对自学的人很重要。Hadoop 生态的难点往往不在 API 怎么写，而在「为什么这个节点起不来」「为什么任务卡在 reduce 阶段」「为什么 DataNode 频繁掉线」。这些问题的答案藏在配置项、网络、权限和资源分配里，只有真正在 Linux 上跑过一遍，才会形成判断力。
资料结构与使用方式
这类系列视频通常按组件分章节推进，每一章包含原理讲解、环境准备、配置演示和运行验证。配套的章节笔记是它比较实用的部分：笔记把命令、配置片段和排错要点固定下来，方便课后复盘，也方便在面试前快速回看关键流程。
建议的用法不是从头到尾被动播放，而是「看一段、搭一段」。比如学 HDFS 时，先在本地或虚拟机上完成伪分布式部署，再对照视频确认 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 的职责划分；进入 YARN 章节后，把 ResourceManager 和 NodeManager 的配置单独抽出来做一次对比。这样每章都留下一个可运行的最小环境，比一次性看完再回头补要扎实得多。
可复用的工程模块
虽然课程以教学为主，但其中不少环节可以直接迁移到实际项目：
- 集群规划与节点角色分配的思路，可用于小规模生产环境的初期设计；
- 配置文件的分层管理（core-site、hdfs-site、yarn-site 等）与参数含义，是后续调优的基础；
- 基于 MapReduce 的作业提交、日志查看与性能观察流程，能帮你理解更上层计算框架的执行模型；
- Linux 下的进程管理、端口检查、文件权限与时间同步操作，属于通用运维能力。
如果你正在做日志采集、离线报表或数据仓库相关的项目，这些模块能直接作为参照，帮助你判断现有方案在存储和调度层面是否合理。
自学路径与前置条件
这门资料更适合有一定 Java 和 Linux 基础的人。若完全不熟悉命令行，建议先补齐 Shell 常用命令、SSH 免密登录和虚拟机网络配置，否则会在环境环节消耗大量时间。学习顺序上，先完成单机伪分布式，再扩展到多节点集群；先跑通官方示例，再替换成自己的数据。每完成一个组件，尝试用一句话说清它在整个生态中的位置和它依赖谁、被谁依赖。
把它当作一套可以反复对照的实验手册，而不是需要背下来的知识点合集。真正有价值的部分，是你在搭建和排错过程中形成的判断，以及那些被笔记固化下来的操作路径。
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视频目录（91 节）
* 1-1 千锋大数据.mp4
* 1-2 Linux概念介绍.mp4
* 1-3 Vmware安装虚拟机创建linux操作系统安装.mp4
* 1-4 Linux的目录结 连接网络模式 配置网络.mp4
* 2-1 帮助命令 Xshell安装.mp4
* 2-2 Linux的系统级别命令（上）.mp4
* 2-3 Linux的系统级别命令（下）.mp4
* 2-4 Linux中磁盘相关简单操作.mp4
* 2-5 Linux中用户和组操作.mp4
* 3-1 文件创建.mp4
* 3-2 Linux中的文件操作.mp4
* 4-1 Linux中的打包解包、查找、别名设置.mp4
* 4-2 特殊符号、防火墙启停、sudoer的配置.mp4
* 4-3 Linux中二进制包安装(linux中jdk的安装).mp4
* 4-4 Linux的rpm的介绍和安装.mp4
* 4-5 Linux连接公网.mp4
* 4-6 在线yum源安装.mp4
* 4-7 Linux本地yum源的自作.mp4
* 4-8 源码安装和nginx的安装.mp4
* 5-1 Shell介绍和变量.mp4
* 5-2 Shell中的字符串.mp4
* 5-3 Shell中的数组和注释.mp4
* 5-4 Shell中的运算符.mp4
* 5-5 Shell中的ifelse.mp4
* 5-6 Shell中的循环casein、continue、break.mp4
* 5-7 Shell中的方法.mp4
* 5-8 Shell中的文件引入.mp4
* 5-9 Shell中脚本的调试.mp4
* 6-1 Hadoop的简单介绍.mp4
* 6-2 Hadoop 单机版安装及应用.mp4
* 7-1 Hdfs的相关内容介绍.mp4
* 7-2 Hdfs的文件读写流程.mp4
* 8-1 Yarn概念的讲解.mp4
* 8-2 Yarn的流程介绍.mp4
* 9-1 克隆虚拟机.mp4
* 9-2 克隆服务器.mp4
* 9-3 Hadoop的集群配置1.mp4
* 9-4 Hadoop的集群配置2.mp4
* 9-5 Hadoop集群的启动和测试.mp4
* 9-6 Ssh免登陆配置.mp4
* 10-1 Java操作hdfs文件系统.mp4
* 10-2 Rpc协议介绍.mp4
* 10-3 Rpc的案例.mp4
* 11-1 Zookeeper的基本概念.mp4
* 11-2 Zookeeper集群的搭建.mp4
* 11-3 Zookeeper的shell命令.mp4
* 12-1 Hdfs的ha的介绍.mp4
* 12-2 Hdfs的ha配置.mp4
* 12-3 Hdfs的ha的测试.mp4
* 12-4 Yarn的ha配置和测试.mp4
* 13-1 Mapreduce的相关概念的介绍.mp4
* 13-2 Wordcount框架搭建.mp4
* 13-3 Wordcount的map和reduce函数的实现.mp4
* 13-4 Wordcount的驱动类的编写.mp4
* 13-5 Wordcount的测试.mp4
* 14-1 Mapreduce的数学运算案例.mp4
* 14-2 Awk和mapreduce的处理方式比较.mp4
* 15-1 Shuffle的概念介绍.mp4
* 15-2 Shuffle的细节图描述.mp4
* 15-3 分区案例.mp4
* 15-4 倒排索引案例.mp4
* 16-1 Mr中自定义数据类型.mp4
* 16-2 Mr中的top-n.mp4
* 16-3 Mr的二次排序.mp4
* 16-4 多表的join连接-1.mp4
* 16-5 多表的join连接-2.mp4
* 17-1 Mr中的依赖执行.mp4
* 17-2 Mr的老版本的api.mp4
* 18-1 Mr参数传递.mp4
* 18-2 Mr中的压缩.mp4
* 19-1 Hive的概念介绍.mp4
* 19-2 Hive的安装.mp4
* 19-3 Hive的基本命令.mp4
* 20-1 Hive的join相关的查询.mp4
* 20-2 Hive的sort、union等查询.mp4
* 21-1 Hive分区表创建.mp4
* 21-2 Hive的分区.mp4
* 22-1 Hive的基础数据类型和复杂数据类型.mp4
* 22-2 Hive的常用内部函数和排名函数.mp4
* 23-1 Hive的内部函数入门.mp4
* 23-2 Hive的udf的使用.mp4
* 24-1 Hive文件的存储格式.mp4
* 24-2 Hive的serde的记录格式.mp4
* 24-3 Hive的索引.mp4
* 24-4 Hive的视图.mp4
* 24-5 Hive的执行方式.mp4
* 24-6 Hive的远程模式.mp4
* 24-7 Hive的优化explain的查询、job个数控制等-.mp4
* 25-1 Sqoop的概念及安装.mp4
* 25-2 Sqoop的语句.mp4
* 25-3 Sqoop使用query导入和export导出.mp4
