**课程导读：掌握大数据基石，开启李兴华Hadoop实战之旅**

在数据爆炸的时代，大数据已从概念走向产业核心，成为驱动商业决策与技术革新的关键力量。对于渴望进入大数据开发领域的学习者而言，系统掌握Hadoop生态及其底层原理是必经之路。本课程《大数据——Hadoop大数据实战开发视频课程》，由资深技术专家李兴华主讲，旨在为学员构建从理论认知到环境搭建，再到核心组件实战的完整知识体系。

课程开篇即聚焦“大数据产生背景”，引导学员深入理解数据的价值所在。李兴华老师并未急于讲解代码，而是先厘清大数据开发技术与整体架构逻辑，帮助学员建立宏观视野，明白为何需要分布式存储与计算，从而为后续的技术学习奠定坚实的理论基础。

“工欲善其事，必先利其器。”环境配置是实战开发的第一步，也是众多初学者最容易遇阻的环节。本课程专门设置了开发环境配置模块，手把手指导如何安装Linux操作系统、配置超级管理员账户以保障系统安全，以及设置SSH连接和FTP服务以实现远程管理与文件传输。此外，针对Java开发必备的基础，课程详细讲解了JDK的安装与配置，并延伸至MySQL数据库的安装与部署。这一系列步骤看似繁琐，却是构建稳定大数据开发环境的必经过程，课程将复杂操作拆解为可执行的细节，确保每位学员都能顺利起跑。

作为课程的核心，Hadoop集群的搭建与解析占据了重要篇幅。从Hadoop简介入手，课程深入剖析了伪分布式集群与全分布式集群的搭建流程，涵盖SSH连接配置、核心参数调整及启动命令分析。李兴华老师对Hadoop进程进行了细致解读，并通过手工启用与自动化脚本启动两种方式对比演示，让学员不仅知其然，更知其所以然，真正掌握服务运维的关键技能。

在分布式文件系统（HDFS）部分，课程结合了NameNode进程分析与执行流程解析，揭示了海量数据如何被切片、存储与备份。通过HDFS Shell命令与Java API操作的双重实践，学员将具备直接对分布式文件系统进行读写管理的能力。

整门课程逻辑严密、循序渐进，既有架构层面的高屋建瓴，又有落地实操的细致入微。无论是希望转型的大数据初学者，还是寻求体系化提升的开发者，这门课程都是通往Hadoop世界的一道优质桥梁。跟随李兴华老师的指引，你将不再畏惧庞大的数据洪流，而是学会如何驾驭它，开启真正的大数据开发实战之路。

课程目录

1-1 [大数据产生背景] 认识大数据 (26:26)
1-2 [大数据产生背景] bigdata-0102_数据的价值 (13:42)
1-3 [大数据产生背景] 大数据开发技术与架构 (10:26)
2-1 [开发环境配置] 安装Linux操作系统 (17:04)
2-2 [开发环境配置] 配置超级管理员账户 (07:18)
2-3 [开发环境配置] SSH连接控制 (14:30)
2-4 [开发环境配置] 配置使用环境 (12:39)
2-5 [开发环境配置] 配置FTP服务 (17:24)
2-6 [开发环境配置] JDK安装与配置 (05:26)
2-7 [开发环境配置] MySQL安装与配置 (27:18)
3-1 [搭建Hadoop为分布式集群] Hadoop简介 (10:30)
3-2 [搭建Hadoop为分布式集群] 配置SSH连接 (10:29)
3-3 [搭建Hadoop为分布式集群] Hadoop安装与基本配置 (17:35)
3-4 [搭建Hadoop为分布式集群] 搭建Hadoop伪分布式集群 (23:31)
4-1 [Hadoop启动命令分析] Hadoop进程分析 (09:53)
4-2 [Hadoop启动命令分析] 手工启用服务进程 (15:49)
4-3 [Hadoop启动命令分析] 自动化脚本启动进程 (07:06)
5-1 [分布式文件系统（HDFS）] HDFS简介 (14:34)
5-2 [分布式文件系统（HDFS）] NameNode进程分析 (21:48)
5-3 [分布式文件系统（HDFS）] HDFS执行分析 (21:09)
5-4 [分布式文件系统（HDFS）] HDFS Shell命令 (08:05)
5-5 [分布式文件系统（HDFS）] Java操作HDFS (20:16)
6-1 [搭建Hadoop分布式集群] 集群搭建模式概览 (12:41)
6-2 [搭建Hadoop分布式集群] 集群主机配置 (20:34)
6-3 [搭建Hadoop分布式集群] 配置NameNode主机 (17:11)
6-4 [搭建Hadoop分布式集群] 配置子节点主机 (28:09)
6-5 [搭建Hadoop分布式集群] 动态追加DataNode (17:13)
7-1 [MapReduce基本操作] MapReduce简介 (15:27)
7-2 [MapReduce基本操作] 定义Map处理类 (21:43)
7-3 [MapReduce基本操作] 定义Reduce处理类 (10:00)
7-4 [MapReduce基本操作] 定义Job (15:13)
7-5 [MapReduce基本操作] 运行测试程序 (05:40)
7-6 [MapReduce基本操作] 读取MapReduce统计结果 (09:01)
8-1 [MapReduce深入操作] 自定义数据类型 (30:17)
8-2 [MapReduce深入操作] 数据分区 (09:09)
9-1 [MapReduce与YARN] MapReduce V1执行分析 (12:05)
9-2 [MapReduce与YARN] YARN（MapReduce V2）执行流程分析 (11:39)
9-3 [MapReduce与YARN] 使用YARN执行MapReduce (10:17)
10-1 [ZooKeeper组件作用与算法分析] 服务器集群问题分析 (15:39)
10-2 [ZooKeeper组件作用与算法分析] ZooKeeper简介 (07:15)
10-3 [ZooKeeper组件作用与算法分析] Paxos算法 (16:10)
11-1 [ZooKeeper安装与配置] 配置ZooKeeper集群主机 (09:22)
11-2 [ZooKeeper安装与配置] 安装并配置ZooKeeper (14:20)
11-3 [ZooKeeper安装与配置] 启动ZooKeeper集群 (07:26)
11-4 [ZooKeeper安装与配置] ZooKeeper客户端操作 (13:46)
12-1 [使用Java操作ZooKeeper] 连接ZooKeeper集群 (13:13)
12-2 [使用Java操作ZooKeeper] 创建ZNode节点 (15:44)
12-3 [使用Java操作ZooKeeper] ZooKeeper数据处理 (14:16)
12-4 [使用Java操作ZooKeeper] ZooKeeper数据监听 (15:42)
12-5 [使用Java操作ZooKeeper] ZooKeeper子节点监听 (06:32)
13-1 [ZooKeeper开发案例：服务器列表] 服务器列表实现思路 (13:22)
13-2 [ZooKeeper开发案例：服务器列表] 开发服务器端注册程序 (17:48)
13-3 [ZooKeeper开发案例：服务器列表] 开发客户端信息取得程序 (15:58)
13-4 [ZooKeeper开发案例：服务器列表] 项目部署与运行 (07:37)
14-1 [Hadoop-HA高可用集群] HA集群设计原理分析 (23:19)
14-2 [Hadoop-HA高可用集群] 配置HA集群主机 (33:28)
14-3 [Hadoop-HA高可用集群] 在QJournal中配置ZooKeeper (13:34)
14-4 [Hadoop-HA高可用集群] 在Hadoop-HA集群中配置DFS (34:50)
14-5 [Hadoop-HA高可用集群] 在Hadoop-HA集群中配置YARN (13:17)
14-6 [Hadoop-HA高可用集群] HA集群初始化 (34:32)
14-7 [Hadoop-HA高可用集群] HA测试 (17:57)
15-1 [HBase分布式数据仓库] HBase简介 (15:34)
15-2 [HBase分布式数据仓库] HBase伪分布式安装 (19:22)
15-3 [HBase分布式数据仓库] HBase Shell (33:49)
15-4 [HBase分布式数据仓库] 使用Java操作HBase数据库 (33:53)
16-1 [HBase集群配置] HBase集群简介 (07:46)
16-2 [HBase集群配置] 配置集群主机 (09:04)
16-3 [HBase集群配置] 在集群中配置Hadoop (15:49)
16-4 [HBase集群配置] 在集群中配置ZooKeeper (11:48)
16-5 [HBase集群配置] 在集群中配置HBase (14:08)
17-1 [Hive分析工具] Hive分析工具简介 (06:18)
17-2 [Hive分析工具] Hive安装与配置 (18:26)
17-3 [Hive分析工具] Hive内部表 (21:32)
17-4 [Hive分析工具] Hive外部表 (09:58)
17-5 [Hive分析工具] Hive分区表 (08:34)
17-6 [Hive分析工具] Hive桶表 (06:07)
17-7 [Hive分析工具] 使用Java操作Hive (12:27)
18-1 [Sqoop数据迁移工具] Sqoop简介与安装 (07:58)
18-2 [Sqoop数据迁移工具] MySQL导出数据到HDFS (09:28)
18-3 [Sqoop数据迁移工具] MySQL导出数据到Hive (06:18)
18-4 [Sqoop数据迁移工具] Hive或HDFS导出数据到MySQL (06:41)
19-1 [课程工具] 网盘地址 (00:00)