大数据技术培训全套视频教程

从给定的文件信息中，可以提取出以下IT知识点： 1. 大数据基础概念 - 大数据培训视频中首先涉及到了“为什么使用大数据及什么是大数据”的内容，这为学员提供对大数据的初步了解，包括大数据的定义、特征（通常称为3V或5V模型，即Volume、Velocity、Variety、Veracity和Value）、以及大数据为何重要。 2. 大数据应用领域 - “大数据应用领域(1)”这一部分可能介绍大数据技术在不同行业中的实际应用案例，如在医疗、金融、零售、交通等领域的应用，说明了大数据如何帮助企业提升决策效率、增强客户体验等。 3. 大数据处理框架介绍 - “大数据处理框架介绍”会介绍目前流行的几种大数据处理框架，如Hadoop和Spark等，并对这些框架的特点和应用场景进行讲解。 4. Hadoop生态系统 - Hadoop是一个核心的大数据处理框架，它包括了多个子项目和相关项目，课程中提及了Hadoop历史、项目定义、核心项目和相关项目。 - HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的文件存储系统，文件系统定义、特点、关键词、写数据流程和读数据流程都在视频中有所讲解。 - MapReduce是Hadoop的一个编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算，该课程中讲解了MapReduce的定义和工作流程。 - YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，负责资源管理和作业调度，课程中会介绍YARN的介绍和工作原理。 5. Hadoop部署和配置 - 对于Hadoop的不同部署方式，如单机部署、伪分布式部署和完全分布式部署，课程中都有详细的介绍和步骤，包括配置文件的修改、分布式服务的启动和集群的验证。 - 高可用性和故障排查也是Hadoop部署中的重要组成部分，课程内容涵盖了如何进行切换、故障排查方法以及如何进行验证。 6. 大数据集群管理 - 课程中的内容还涉及了对大数据集群的管理，如Kerberos（通常缩写为Kerberos，是一个网络认证协议）工作原理和应用，以及Hadoop中NameNode HA（高可用性）的数据交换方法和总结。 7. 部署规划与环境准备 - 对于准备实施大数据解决方案的企业，部署规划和环境准备是必不可少的步骤，这包括了拟机准备、虚拟机环境的搭建、JDK部署、Zookeeper部署等，这些都是构建大数据平台的基础设施。 8. 其他大数据技术和工具 - 课程内容可能还会提及其它大数据相关的技术或工具，如Ambari用于Hadoop集群的管理和监控，这有助于学生了解Hadoop集群的管理方式。 9. 学习资源和工具获取 - 视频还可能提供一些实用的信息，比如如何获取必要的软件包、进行软件安装和配置，以及后续的学习资源推荐。 综上所述，大数据培训视频涉及了大数据的基本概念、应用、核心处理框架（尤其是Hadoop）、部署方式、集群管理、环境准备、以及相关技术工具等全方位的知识点，旨在为学员提供全面的大数据学习路径。这些知识点不仅涉及理论知识，还包括了大量的实践操作，对于希望深入了解和掌握大数据技术的人员来说，是一个非常有价值的资源。