先想清楚：这门课值不值得你花时间

很多做后端或数据分析的朋友，平时用 Python 写脚本挺顺，但一遇到几个 G 甚至几十 G 的日志文件，单机跑不动，就卡壳了。这门课解决的就是这个断层：怎么把 Python 思维延伸到 Hadoop 和 Spark 的分布式环境里，让你能处理超出单机内存的数据。它不是教你从零写 Python 语法，而是带你跨过"会写脚本"到"能跑大数据任务"那道坎。如果你现在的工作涉及日志清洗、用户行为统计、或者想往数据工程方向转，这门课的内容能直接对上日常场景。但如果你连 Python 基础函数都写得磕磕绊绊，建议先补基础，直接看 MapReduce 的逻辑会懵。

资料怎么用：别从头按顺序啃，先抓主干

这套资料的核心脉络是 Python 结合 Hadoop 的 MapReduce 模型。建议先看 Hadoop 介绍那部分，把分布式存储和计算的大概念理清，别急着碰代码。理解了为什么要把数据切片、为什么要分 Map 和 Reduce 两个阶段，后面看具体案例才不费劲。接着重点看 MapReduce 模块里的 Combiner 和多级处理，这是实际工作中优化性能的关键，很多人自己摸索容易忽略。资料里有几个实战案例，比如漫画数据分析，别只跟着视频敲一遍，自己拿一份结构类似的数据替换进去，跑通整个流程，才算真学会。遇到作业讲解部分，先暂停视频自己做，再对比思路，比单纯看演示有效得多。

学完能做到什么程度

踏踏实实过完这些内容，你能独立干这几件事：第一，把一份大文件拆分成 Hadoop 能处理的格式，写出 MapReduce 逻辑做清洗和聚合，不依赖别人现成的脚本。第二，遇到多阶段的数据处理需求，知道怎么用 Combiner 减少中间数据传输，不至于跑一个任务等半天。第三，看懂别人写的分布式计算代码，能定位哪里逻辑有问题、哪里可以优化。说白了，学完不是立刻能去做大厂的数据架构，但面对公司里中等规模的数据处理任务，你不再需要找人帮忙搭环境、调脚本，能自己把活扛下来。这对想转岗做数据开发的人来说，是面试时能讲出具体细节的底气。


python2024-大数据hadoop.spark

课程目录

*   01 python大数据与hadoop中的mapreduce模/

  *   01 Pv.1.0-作业讲解与回顾.mp4 (71.90 MB), 16:56

  *   02 Pv.1.1-combiner.mp4 (86.97 MB), 26:32

  *   03 Pv.1.2-多级mapreduce的combiner.mp4 (165.02 MB), 38:48

  *   04 Pv.1.3-customer.mp4 (43.19 MB), 09:03

  *   05 Pv.1.4-marvel漫画分析.mp4 (110.27 MB), 28:55

  *   06 Pv.1.5-扩展.mp4 (85.24 MB), 18:41

*   02 python大数据hadoop实战/

  *   01 Pv.2.1-hadoop介绍.mp4 (93.84 MB), 26:11

  *   02 Pv.2.2-hadoop HDFS.mp4 (48.06 MB), 10:56

  *   03 Pv.2.3-启动hadoop.mp4 (28.43 MB), 06:38

  *   04 Pv.2.4-mapreduce.mp4 (302.40 MB), 01:11:02

  *   05 Pv.2.5-在hadoop集群中运行.mp4 (9.86 MB), 02:05

  *   06 Pv.2.6-求zui低温度.mp4 (105.90 MB), 24:44

  *   07 Pv.2.7-friend.mp4 (55.17 MB), 12:37

  *   08 Pv.2.8-shuffle和sort补充.mp4 (29.17 MB), 05:11

  *   09 Pv.2.9-MRstep.mp4 (79.23 MB), 18:38

  *   10 Pv.2.10-MRstep求平均年薪.mp4 (41.25 MB), 11:13

*   03 python大数据智hadoop能推荐实战/

  *   01 Pv.3.0-作业回顾.mp4 (76.40 MB), 15:51

  *   02 Pv.3.1-相似度.mp4 (124.16 MB), 38:54

  *   03 Pv.3.2-电影相似度项目.mp4 (247.21 MB), 56:35

  *   04 Pv.3.3-测试题.mp4 (36.07 MB), 09:56

*   04 python大数据spark实战入门/

  *   01 Pv.4.0-hadoop回顾.mp4 (31.64 MB), 07:12

  *   02 Pv.4.1-spark简介和启动方法.mp4 (44.55 MB), 09:29

  *   03 Pv.4.2-spark-purchase.mp4 (160.11 MB), 36:40

  *   04 Pv.4.3-spark-purchase2-交互式.mp4 (73.80 MB), 17:40

  *   05 Pv.4.4-movie数据分析-用户数据分析.mp4 (177.49 MB), 45:22

  *   06 Pv.4.5-movie数据分析-电影数据分析.mp4 (85.30 MB), 21:29

  *   07 Pv.4.6-movie数据分析-评分数据分析.mp4 (180.47 MB), 39:30

*   05 pyspark高级实战/

  *   01 Pv.5.0-onehot向量.mp4 (93.37 MB), 25:54

  *   02 Pv.5.1-提取特征.mp4 (112.22 MB), 32:19

  *   03 Pv.5.2-提取特征2.mp4 (33.07 MB), 09:40

  *   04 Pv.5.3-spark-sql.mp4 (79.61 MB), 22:24

  *   05 Pv.5.4-spark-ml-1.mp4 (70.92 MB), 17:12

  *   06 Pv.5.5-spark测试题.mp4 (73.83 MB), 13:18

  *   07 Pv.5.6-spark推荐引擎.mp4 (145.49 MB), 33:15

  *   08 Pv.5.7-spark推荐引擎补充.mp4 (16.69 MB), 03:57

  *   09 Pv.5.8-spark机器学习.mp4 (154.74 MB), 34:36