【快班】Hadoop数据分析平台

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tigerfish

tigerfish，ITPUB创始人，炼数成金创始人。中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。曾经讲授炼数成金上《机器学习》、《数据分析、展现与R语言》、《数据分析与SAS》、《Hadoop数据分析平台》等多门受欢迎课程。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。

【注意】从第22期开始全部更新为第四版课程。与第三版课程（第13-21期）内容相比，增加和修订了CDH体系，maven，Map-Reduce综合案例，impala，各子项目集成为企业数据分析平台，Zookeeper分布式系统开发，Hadoop与机器学习等内容，总体内容比第三版增加约30%

这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cou和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。

Hadoop这个开源产品的出现，打破了对数据力量的压制。Hadoop源于Nutch这个小型的搜索引擎项目。而Nutch则出自于著名的开源搜索引擎解决方案Lucene，而Lucene则来源于对Google的学习模仿。在Hadoop身上有着明显的Google的影子。HDFS是GFS的山寨版，Map-Reduce的思想来源于Goolge对Page rank的计算方法，HBase模仿的是Big Table，Zookeeper则学习了Chubby。Google巨人的力量尽管由于商业的原因被层层封锁，但在Hadoop身上得到了完美的重生和发展。

从2006年Apache基金会接纳Hadoop项目以来。Hadoop已经成为云计算软件的一个事实标准，以及开源云计算解决方案的几乎唯一选择。对于想用低成本（包括软硬件）实现云计算平台或海量数据分析平台的用户，Hadoop集群是首选的对象。由于Hadoop在各方面都打破了传统关系型数据库的思路和模式，对于新接触Hadoop平台的人，往往会觉得困惑和难以理解，进而转化为畏惧。我们的《Hadoop数据分析平台》课程，正是为了帮助传统关系型数据库用户和数据分析者进入这个领域而开设，力求做到架构与实施并重，原理和实践结合，希望大家能在这个网络课程里学有所获，而我们也可为开源大业作出微薄的贡献。

至少3个虚拟节点，每个节点1G以上内存，也就是有一台4G的物理机即可

具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑），对Java有一小点认识，对Hadoop及其子系统有兴趣的IT人或学习者

能独立架设Hadoop集群，HBase集群等，并应用于数据分析工作

学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )

新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+100元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！

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