资料存储于百度云盘，购买者需按本店提供的下载地址下载，不懂下载、不懂电脑的请绕行！对Hadoop感兴趣的必是网络高手，相信怎么下载应该不用我教！（请勿拿本资料和其它盗卖者相比，盗卖者不会有后续更新，相信Hadoop程序员是不会差这几元钱的），以下是最新增加内容：
一、Hadoop 2.X大数据平台V3教程 高清不加密(共14讲)
一、Hadoop 2.X大数据平台V3教程 高清不加密(共14讲)
第1讲，Hadoop生态系统概述以及版本演化；
第2讲，HDFS 2.0 原理、特性与基本架构；
第3讲，YARN应用场景、基本架构与资源调度；
第4讲，MapReduce 2.0基本原理与架构；
第5讲，MapReduce 2.0编程实践（涉及多语言编程）；
第6讲，HBase应用场景、原理与基本架构 ；
第7讲，HBase编程实践（涉及多语言编程）；
第8讲，HBase案例分析；
第9讲，Zookeeper部署及典型应用；
第10讲，Hadoop数据入库系统Flume与Sqoop；
第11讲，数据分析系统Hive与Pig应用与比较；
第12讲，数据挖掘工具包Mahout；
第13讲，工作流引擎Oozie与Azkaban应用；
第14讲，两个综合案例：日志分析系统与机器学习平台；
二、Spark大数据平台
第一周Spark生态和安装部署
第二周Spark编程模型和解析
第三周Spark运行架构和解析
第四周Spark SQL原理和实践
第五周Spark Streaming原理和实践
第六周Spark 机器学习入门
第七周GraphX 入门
三、Spark 1.X 大数据平台V2 11月份班
第一周 Spark生态系统概述与编程模型
第二周 深入Spark内核
第三周 Spark on Yarn & Spark as a service
第四周 Spark Streaming原理与实践
第五周 Shark与Spark SQL
第六周 Machine Learning on Spark
第七周 Spark多语言编程
第八周 图计算GraphX
第九周 Tachyon原理与实践
第十周 SparkR
四、Hadoop应用开发实战案例
(1)Hadoop基础回顾
(2)Hadoop应用情况综述
(3)巨型网站日志系统分析，提取KPI数据(Map-Reduce)
(4)电信运营商LBS应用，分析手机用户移动轨迹(Map-Reduce)
(5)电信运营商用户分析，通过通话指纹判断重入网用户(map-Reduce)
(6)电子商务推荐系统设计(Map-Reduce)
(7)更复杂的推荐系统场景(Mahout)
(8)社交网络，判断微博用户关系亲疏程度，发现社区(Pig)
(9)在社交网络中衡量节点的重要程度(Map-Reduce)
(10)聚类算法应用，分析优质客户(Map-Reduce,Mahout)
(11)金融数据分析，从历史数据中提取逆回购信息(Hive)
(12)聚类应用场景，电信数据挖掘案例
(13)Apriori算法，PFP,分布式数据挖掘平台FP
(14)Map-Reduce全排序实现和优化
(15)中间件开发，让多个Hadoop集群协作起来
五、Scala语言入门
第一周：Scala 入门
第二周：Scala 的函数式编程
第三周：Scala 的面向对象编程
第四周：Scala的高级基础一
第五周：Scala的高级基础二
六、Storm实战视频教程
第一阶段：storm集群的搭建（8讲）
1、storm简介
2、storm部署-1
3、storm部署-2
4、storm部署概念
5、streamgrouping
6、storm组件生命周期
7、storm可靠性1
8、storm可靠性2
第二阶段：storm入门到精通（15讲）
01.Storm基础知识
02.Storm集群安装-1
03.Storm集群安装-2
04.starter打包运行测试
05.Storm配置文件配置项讲解
06.Maven环境快速搭建教程
07.Storm基本API介绍
08.Storm Topology的并发度
09.Strom消息机制原理讲解
10.Storm DRPC实战讲解
11.Storm Transaction原理&实战讲解
12.Storm实现滑动窗口计数和TopN排序
13.Storm0.9.1&kafka0.8.1集成-1
14.Storm0.9.1&kafka0.8.1集成-2
15.Storm0.9.1&kafka0.8.1集成-3
第三阶段：storm项目实战课程（18讲）
01、storm+kafka环境搭建-1
02、storm+kafka环境搭建-2
03、storm+kafka环境搭建-3
04、项目分析
05、kafka producer测试
06、storm整合kafka
07、整合项目测试
08、storm 订单有效性检查
09、storm 数据修正
10、storm 数据业务入库处理-1
11、storm 数据业务入库处理-2
12、storm 数据定时存库处理
13、入库mysql并进行测试和bug修复-1
14、入库mysql并进行测试和bug修复-2
15、优化数据结构-确保数据不丢失
16、zookeeper锁机制
17、增加zookeeper锁，保证多线程同时处理数据-1
18、增加zookeeper锁，保证多线程同时处理数据-2
七、Flume日志收集利器视频教程
1 flume简介-基础知识 15分钟
2 flume安装与测试 40分钟
3 flume部署方式 21分钟
4 flume source相关配置及测试 38分钟
5 flume sink相关配置及测试 42分钟
6 flume selector 相关配置与案例分析 24分钟
7 Flume Sink Processors相关配置和案例分析 23分钟
8 Flume Interceptors相关配置和案例分析 23分钟
9 Flume RPC Client开发 31分钟
10 Flume Sink和Flume Source开发 12分钟
八、虚拟化与云计算视频教程
1.云计算
2.开源云计算系统简介
3.虚拟化
4.虚拟化原理
5.CPU虚拟化、内存虚拟化和IO虚拟化
6.类虚拟化
7.虚拟化桌面技术
九、炼数成金Hadoop
十、VMWare vSphere系类课程
学习步骤：
1、观看资料的初级入门教程，里面配有详细的hadoop安装和调试，并且配套软件也全部齐全。课时大约需要5天，总共视频教程共有18讲，学完基本上hadoop配置安装没有问题了。
2、观看材料中的中级教程，里面提升讲解了hadoop还有ive+HBase+Map-Reduce，其实学习大数据，就是学好hadoop+map-reduce，一个是文件系统，一个是计算系统，课时大约10天，学好之后，起码在eclipse里面编写map和reduce函数应该没有问题~
新增开课吧虚拟化与云计算教程、吴老师7天教学等，只要认真按步骤学习本店提供的资料，做一个大数据分析师不在话下！原价180元、限时特价8元（冲量，够500销售量，涨为50元），现在购买好评后还有精美资料赠品！好机会不要错过！
为什么要学习Hadoop？随着云计算、大数据迅速发展，亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈。谷歌、淘宝、百度、国美、京东、小米等知名公司都在应用Hadoop。随着Hadoop的广泛使用，越来越多的企业急需引入hadoop技术人才。由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多，直接导致了这几年Hadoop技术员的薪水远高于JavaEE及Android等其他程序员。
Hadoop入门薪资已经达到了8K以上，工作1年可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习hadoop技术也是进大公司的捷径！
请记住，大数据处理是未来IT业必须掌握的技术。请记住，如果你是程序员，想在这三年内赚更多钱！那么Hadoop技术绝对是个不错的选择。
企业给出的Hadoop开发工程师的薪资待遇：掌握Hadoop的开发人员，不需要太精通，只是掌握，就业薪水就达8000以上，可以说前景相当广阔，薪水相当诱人。有图为证：（以下是招聘网站的截图）
学好大数据，学好Hadoop，找个好工作！ 您还犹豫什么？
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