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2、如何快速的学会大 数据分析 实战案例深入解析第一阶段:大数据前沿知识介绍和hadoop，大数据前言知识介绍，课程介绍，Linux和unbuntu系统基础，单机和伪分布式模式下hadoop的安装和配置 。第二阶段:hadoop部署高级 。Hadoop集群模式构建 ， hadoop分布式文件系统HDFS深度解析 。使用HDFS提供的api操作HDFS文件 。Mapreduce的概念和思想 。

mysql数据库基础知识 ， hive基本语法 。蜂巢结构和设计原则 。配置单元部署安装和案例 。sqoop的安装和使用 。sqoop组件被导入到配置单元中 。第四阶段:Hbase理论和实战 。Hbase简介 。安装和配置 。hbase的数据存储 。项目实战 。第五阶段:Spaer配置和使用场景 。Scala基础语法 。Spark的介绍和发展历史 ， sparkstantalone模式部署 。

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开源技术爱好者对spark等开源大数据系统和技术有着深入的了解和研究，有着丰富的实践经验 。接触和使用spark较早，熟悉spark应用开发，spark系统的运行和测试，深入阅读spark的源代码，了解spark的运行机制 ， 擅长spark查询优化 。他写过畅销书《火花大数据处理:技术、应用和性能优化》 。倪，清华大学自动化系博士生，曾在微软亚洲研究院和IBM研究院实习 。

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6、如何让Hadoop结合R语言做大 数据分析?R语言和Hadoop让我们认识到了两种技术在各自领域的强大 。很多开发者会从计算机的角度提出以下两个问题 。问题1:Hadoop家族这么强大，为什么还要结合R语言？\x0d\x0a问题2:Mahout还可以做数据挖掘和机器学习 。和R语言有什么区别？下面我试着做个回答:问题1:Hadoop家族这么强大 ， 为什么要和R语言结合？
PB数据量计算) ， 有可能 。语言的实力\x0d\x0ab，r在于统计分析 。在Hadoop之前，我们必须对样本进行采样，测试假设，并对大数据的处理进行回归 ， 长期以来，R语言一直是统计学家的专属工具 。\x0d\x0ac ， 从A点和B点可以看出hadoop侧重于整个数量数据分析，而R语言侧重于样本数据分析 。

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