大數據由於數據量龐大、數據類型複雜等特點，特別是非結構化或半結構化數據遠遠多於結構化數據，導致傳統關係型數據庫讓企業面臨巨大的成本壓力。而 Hadoop 能夠很好的提供解決大數據問題的技術手段。因此，Hadoop 技術在大數據中佔據著舉足輕重的作用，也很受企業的青睞。

像字節跳動等頭部企業，往往很重視 Hadoop 源碼的二次開發，對簡歷職級要求比較高，還需要應聘者具有源碼閱讀經驗。

對正從事大數據相關工作，或轉行大數據的Java、PHP等開發人員，如果你不想一直只做一個大數據的應用層級選手，希望能夠做平臺架構，打破技術壁壘，進一步提升技術實力，那麼源碼層級的修煉必定是你不可或缺的能力。

一名合格的Java程序員，如果你會Hadoop 源碼，懂一些架構思想，你的技術級別會高很多。如果想進大廠，你的面試勝算也會高不少。如果是一些小公司，你也能夠面試到一個 Leader 的崗位。

現在，這裡有份《Hadoop實戰》實戰文檔，能幫你搞清楚“HDFS 各角色的核心啟動流程？能夠承受億級流量的架構是什麼樣子的？源碼中有哪些缺陷？如何修改這些 bug”等面試高頻問題。

通過學習，你能夠提升這些能力：

1. 擴展學習思路

2. 掌握在團隊中成為核心人員的技能

3. 瞭解在大廠中是如何應用開源技術的

4. 通過開源技術的學習，提升自己的代碼水平

主要知識要點：

1. 分析 HDFS 的架構設計
2. 手寫精彩源碼，如何支持億級高併發
3. 剖析問題，修改源碼

學完能獲得哪些技能：

1、全面瞭解Hadoop的概念、優勢、項目結構、體系結構，以及它與分佈式計算的關係

2、讓你明白Hadoop集群的安裝和配置，以及常用的日誌分析技巧

3、分析了Hadoop在Yaboo! . eBay. Facebook 和百度的應用案例，以及Hadoop平臺上海量數據的排序

4、學會MapReduce計算模型、MapReduce 應用的開發方法、MapReduce 的工作機制，同時還列出了多個MapReduce的應用案例，涉及單詞計數、數據去重、排序、單表關聯和多表關聯等內容

5、全面掌握Hadoop的I/0操作、HDFS的原理與基本操作，以及Hadoop的各種管理操作，如集群的維護等

6、能學到Hive. HBase. Mahout, Pig. ZooKeeper. AvTO.Chukwa等所有與Hadoop相關的子項目的原理及使用，以及這些子項目與Hadoop的整合使用

7、以實例的方式講解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的開發。

Hadoop實戰

1. Hadoop簡介
2. Hadoop的安裝與配置
3. Hadoop應用案例分析
4. MapReduce計算模型
5. 開發MapRe duce應用程序
6. MapReduce應用案例
7. MapReduce. I作機制
8. Hadoop I/0操作
9. HDFS詳解
10. Hadoop的管理
11. Hadoop的管理
12. Hive詳解
13. HBase詳解
14. Mahout詳解
15. Pie詳解
16. ZooKeeper詳解
17. Avr o詳解
18. Chulkwa詳解
19. Hadoop的常用插件與開發

由於細節內容實在太多啦，所以只把部分知識點截圖出來粗略的介紹，每個小節點裡面都有更細化的內容！幫忙轉發+關注然後私信我回復“架構書籍”即可獲取以上所有實戰書籍電子版的免費領取方式

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關鍵字: 源碼 HBase Hive