大数据由于数据量庞大、数据类型复杂等特点，特别是非结构化或半结构化数据远远多于结构化数据，导致传统关系型数据库让企业面临巨大的成本压力。而 Hadoop 能够很好的提供解决大数据问题的技术手段。因此，Hadoop 技术在大数据中占据着举足轻重的作用，也很受企业的青睐。

像字节跳动等头部企业，往往很重视 Hadoop 源码的二次开发，对简历职级要求比较高，还需要应聘者具有源码阅读经验。

对正从事大数据相关工作，或转行大数据的 Java、PHP 等开发人员，如果你不想一直只做一个大数据的应用层级选手，希望能够做平台架构，打破技术壁垒，进一步提升技术实力，那么源码层级的修炼必定是你不可或缺的能力。

一名合格的 Java 程序员，如果你会 Hadoop 源码，懂一些架构思想，你的技术级别会高很多。如果想进大厂，你的面试胜算也会高不少。如果是一些小公司，你也能够面试到一个 Leader 的岗位。

现在，这里有份《Hadoop 实战》实战文档，能帮你搞清楚“HDFS 各角色的核心启动流程？能够承受亿级流量的架构是什么样子的？源码中有哪些缺陷？如何修改这些 bug”等面试高频问题。

通过学习，你能够提升这些能力：

1. 扩展学习思路

2. 掌握在团队中成为核心人员的技能

3. 了解在大厂中是如何应用开源技术的

4. 通过开源技术的学习，提升自己的代码水平

主要知识要点：

1. 分析 HDFS 的架构设计

2. 手写精彩源码，如何支持亿级高并发

3. 剖析问题，修改源码

学完能获得哪些技能：

1、全面了解 Hadoop 的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系

2、让你明白 Hadoop 集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧

3、分析了 Hadoop 在 Yaboo! . eBay. Facebook 和百度的应用案例，以及 Hadoop 平台上海量数据的排序

4、学会 MapReduce 计算模型、MapReduce 应用的开发方法、MapReduce 的工作机制，同时还列出了多个 MapReduce 的应用案例，涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容

5、全面掌握 Hadoop 的 I/0 操作、HDFS 的原理与基本操作，以及 Hadoop 的各种管理操作，如集群的维护等

6、能学到 Hive. HBase. Mahout, Pig. ZooKeeper. AvTO.Chukwa 等所有与 Hadoop 相关的子项目的原理及使用，以及这些子项目与 Hadoop 的整合使用

7、以实例的方式讲解了常用 Hadoop 插件的使用和 Hadoop 插件的开发。

Hadoop 实战

1. Hadoop 简介

2. Hadoop 的安装与配置

3. Hadoop 应用案例分析

4. MapReduce 计算模型

5. 开发 MapRe duce 应用程序

6. MapReduce 应用案例

7. MapReduce. I 作机制

8. Hadoop I/0 操作

9. HDFS 详解

10. Hadoop 的管理

11. Hadoop 的管理

12. Hive 详解

13. HBase 详解

14. Mahout 详解

15. Pie 详解

16. ZooKeeper 详解

17. Avr o 详解

18. Chulkwa 详解

19. Hadoop 的常用插件与开发

由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！

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