赵强老师：大数据从入门到精通（6）MapReduce—168人已学习
课程收益
本系列课程将基于RedHat Linux 7.4版本、Hadoop 2.7.3、Spark 2 版本全面介绍大数据的整体内容，让学员深入理解并掌握运行机制和原理，从而进一步掌握大数据的相关内容。
讲师介绍
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毕业于清华大学，拥有超过13年的工作经验。 Oracle认证讲师，拥有6年以上授课经验。精通Oracle数据库、中间（Weblogic）和大数据Hadoop的管理和开发，精通Java语言。 曾为湖北移动，北京市公安局，中国人寿，AutoDesk（中国）有限公司，成都运达科技股份有限公司，中国电信，中国移动，山东教育网进行培训。由于其认真负责的授课态度和基于本质的课程内容解释，深受学员的追捧。
课程大纲
第1章:课程概述
1.MapReduce课程概述 9:20
第2章:MapReduce编程基础
1.案例分析：WordCount数据处理的过程 30:21
2.开发自己的WordCount程序 34:42
3.案例分析：求每个部门的工资总额 16:49
4.开发MapReduce程序实现求部门的工资总额 16:59
第3章:MapReduce的特性一：序列化
1.Hadoop的序列化机制 37:14
2.在MapReduce程序中使用序列化 13:03
第4章:MapReduce的特性二：排序
1.数字的排序 20:20
2.字符串的排序 21:27
3.对象的排序 28:39
第5章:MapReduce的特性三：分区和合并
1.什么是分区 23:40
2.分区案例：根据部门号建立分区 24:02
3.什么是Combiner 40:52
第6章:MapReduce的核心：Shuffle
1.什么是Shuffle（洗牌）？ 26:12
第7章:MapReduce编程案例
1.编程案例一：数据去重 20:37
2.知识回顾：关系型数据库中的多表查询 14:06
3.编程案例二：分析等值连接的数据处理流程 18:45
4.编程案例二：实现等值连接的数据处理流程 18:19
5.编程案例三：分析自连接的数据处理流程 19:50
6.编程案例三：实现自连接的数据处理流程 20:54
7.案例四：分析倒排索引的数据处理过程 30:42
8.案例四：编程实现倒排索引 21:37
9.案例五：使用MRUnit进行单元测试 32:01
第8章:第一个阶段小结
1.第一阶段小结 23:13
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