【免费才是王道】MapReduce海量数据并行处理 全套培训资料

本系列教程共计5部分，从基础理论到实践全方面讲解了MapReduce海量数据并行处理相关基知识，如果你希望学习和了解该技术，可以结合此系列教程学习。

鸣谢本课程得到Google公司(北京 中国大学合作部精品课程计划资助)

第一部分：

1.为什么需要并行计算2.并行计算技术的分类3.并行计算的主要技术问题4.MPI并行程序设计5.为什么需要大规模数据

第二部分：

1.对付大数据处理-分而治之2.构建抽象模型-Map和Reduce3.上升到构架-自动并行化并隐藏低层细节4.MapReduce的主要设计思想和特征

第三部分：

1.MapReduce的基本模型和处理思想2.Google MapReduce的基本工作原理3.分布式文件系统GFS的基本工作原理4.分布式结构化数据表

第四部分：

1.Hadoop 分布式文件系统HDFS2.Hadoop MapReduce的基本工作原理3.分布式结构化数据表HBaseHDFS的基本特征

第五部分：

1.单机Hadoop系统安装基本步骤2.集群Hadoop系统安装基本步骤3.Hadoop集群远程作业提交与执行4.Hadoop MapReduce程序开发5.实验

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