如果你正在学习大数据技术，希望探索的Hadoop框架并寻找最棒的课程，那么你算是找对地方了！在本文中，我们将分享一些最出色的Hadoop的课程，希望能够帮助各位把握大数据领域令人兴奋的发展机遇，同时引导你了解相关技术并提高对Hadoop的整体生态系统的理解。
1. Hadoop终极上手教程
这是学习Hadoop和其他大数据技术的最终课程，因为它涵盖了Hadoop，MapReduce，HDFS，Spark，Hive，Pig，HBase，MongoDB，Cassandra，Flume等。
在本课程中，您将学习如何设计使用Hadoop和相关技术管理大量数据的分布式系统。
您不仅可以学习如何使用Pig和Spark创建脚本来处理Hadoop集群上的数据，还可以学习如何使用HBase，Cassandra和MongoDB分析非关系数据。
它还将教您如何为您的应用选择合适的数据存储技术，以及如何使用Apache Kafka，Sqoop和Flume等高速消息解决方案将数据发布到Hadoop集群。
您还将学习如何使用Hive和MySQL分析关系数据，并使用Drill，Phoenix和Presto以交互方式查询数据。
它总共涵盖了超过25种技术，为您提供关于大数据空间的完整知识。
2. Hadoop构建部件教程：HDFS，MapReduce和YARN
处理数十亿条记录并不容易 - 您需要对分布式计算和底层架构有深入的了解才能控制事情。如果您正在使用Hadoop来完成这项工作，那么这门课程将教会您需要了解的所有内容。
顾名思义，本课程重点介绍Hadoop框架的构建块，即用于存储的HDFS，用于处理的MapReduce以及用于集群管理的YARN。
在本课程中，您将学习Hadoop体系结构，然后通过设置伪分布式Hadoop环境来执行一些实践工作。
您将在该环境中提交并监控任务，并慢慢学习如何为分布式系统的稳定性，优化和调度进行配置选择。
在本课程结束时，您应该对Hadoop的工作方式及其各个构建块（即HDFS，MapReduce和YARN）有完整的了解。
3. Hadoop上的SQL：使用Hive分析大数据
如果你不知道Hive是什么，那么让我简单介绍一下。 Apache Hive是一个建立在Apache Hadoop之上的数据仓库项目，用于提供数据摘要，查询和分析。它提供了一个类似于SQL的界面，用于查询存储在与HBase和Cassandra等Hadoop和NoSQL数据库集成的各种数据库和文件系统中的数据。
本课程首先解释分布式计算和MapReduce等关键Apache Hadoop概念，然后详细介绍Apache Hive。
该课程介绍了一些真实的挑战，以演示Hive如何使任务更容易完成。简而言之，这是学习如何使用Hive查询语言来查找常见大数据问题解决方案的良好课程。
4.面向入门者的大数据与Hadoop
如果您是初学者，想要了解有关Hadoop和相关技术的所有信息，那么这对您来说是完美的课程。
在本课程中，教师Andalib Ansari将教授Hadoop及其各种组件（如MapReduce，YARN，Hive和Pig）的复杂体系结构，以分析大数据集。
您不仅了解Hadoop的目的是什么以及它的工作原理，而且还知道如何在您的机器上安装Hadoop，并学习如何在Hive和Pig中编写自己的代码来处理大量数据。
除了基本的东西外，您还将学习使用Pig和Hive设计自己的数据管道的高级概念。
该课程还为您提供了练习大数据集的机会。它也是最受欢迎的Hadoop当然儿子Udemy之一，已经有超过24,805名学生已经注册，超过1000个评分，平均4.2。
5.了解大数据：Hadoop生态系统高阶班
这是学习Udemy大数据的另一个重要课程。在此课程中，讲师Edward Viaene将教你如何使用批处理来处理大数据。
该课程非常实用，但有很多理论。它包含六个多小时的讲座，向您介绍有关Hadoop需要了解的一切。
您还将学习如何安装和配置Hortonworks数据平台（HDP）。它提供了恶魔，你可以通过在虚拟机上设置Hadoop集群来尝试在你的机器上（尽管你需要8GB + RAM）。
总的来说，对于那些对大数据如何工作以及涉及哪些技术感兴趣的人以及一些实践经验而言，这是一个很好的课程。
结论
这就是学习Hadoop和Hive，HDFS，MapReduce，YARN，Pig等相关技术的最佳课程。Hadoop是大数据领域最受欢迎的框架之一，对Hadoop的了解将会长久提高你的职业生涯的方式
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