|   | 1 | {{{ | 
                  
                          |   | 2 | #!html | 
                  
                          |   | 3 | <div style="text-align: center;"><big | 
                  
                          |   | 4 |  style="font-weight: bold;"><big><big>Hadoop與MapReduce 實作基礎課程 </big></big></big></div> | 
                  
                          |   | 5 | }}} | 
                  
                          |   | 6 | [[PageOutline]] | 
                  
                          |   | 7 |  | 
                  
                          |   | 8 |  | 
                  
                          |   | 9 | = 課程資訊 = | 
                  
                          |   | 10 |  | 
                  
                          |   | 11 |  * 上課時間: 2011/12/20  10:00 ~ 12:00  ,共計 2 個小時 | 
                  
                          |   | 12 |  * 上課地點: 勤益科技大學 | 
                  
                          |   | 13 |  | 
                  
                          |   | 14 | = 課程大綱 = | 
                  
                          |   | 15 |  | 
                  
                          |   | 16 |  * 目標: | 
                  
                          |   | 17 | {{{ | 
                  
                          |   | 18 | #!text | 
                  
                          |   | 19 | Hadoop 是一個開源雲端運算平台,包含:HDFS分散式檔案系統、MapReduce 分散式平行運算框架。 | 
                  
                          |   | 20 | 搭配 HBase 分散式資料庫,恰可以比擬谷歌(Google)的三項關鍵技術。 MapReduce 架構是一種 | 
                  
                          |   | 21 | 特別適用於處理單一功能性的大量資料處理技術,它可以運行在數千部甚至上萬部伺服器上,同時共同來 | 
                  
                          |   | 22 | 解決某一問題,因此 MapReduce 正好可拿來專門應用在雲端運算需要的大型分散資料處理工作。 | 
                  
                          |   | 23 | }}} | 
                  
                          |   | 24 |  | 
                  
                          |   | 25 |  * 對象 | 
                  
                          |   | 26 | {{{ | 
                  
                          |   | 27 | #!text | 
                  
                          |   | 28 | 程式開發人員(具Java程式設計能力)、系統管理人員(具備Linux管理經驗) | 
                  
                          |   | 29 | }}} | 
                  
                          |   | 30 |  | 
                  
                          |   | 31 | == 自習 == | 
                  
                          |   | 32 |  [raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-1.pdf Hadoop 簡介:緣起與術語][[BR]] | 
                  
                          |   | 33 |  [http://hadoop.apache.org 認識 Hadoop 官方網站][[BR]] | 
                  
                          |   | 34 |  [http://hadoop.apache.org/common/releases.html#Download 學習下載 Hadoop 壓縮檔][[BR]] | 
                  
                          |   | 35 |  [http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy 有誰在用 Hadoop] | 
                  
                          |   | 36 | == '''2011-12-20''' == | 
                  
                          |   | 37 |  | 
                  
                          |   | 38 |  * [raw-attachment:wiki:Hinet110303:11-03-03_Day_1.pdf 第一天投影片 PDF 檔] | 
                  
                          |   | 39 |  | 
                  
                          |   | 40 |  || 上午時段 || 課程內容 || 投影片 || 實作步驟 || 錄影 / 補充資料 || | 
                  
                          |   | 41 |  || 10:00~10:30 || Hadoop 單機安裝[[BR]](for Windows XP Users) [[BR]] 方法一:[http://hadoop.apache.org/common/docs/current/single_node_setup.html 官方單機安裝步驟] [[BR]] 方法二:使用 [wiki:Hadoop4Win hadoop4win] [[BR]] 方法三:使用 [#虛擬機器 虛擬機器(VM)] || [http://hadoop.apache.org/common/docs/current/single_node_setup.html 文件一][[BR]][wiki:NCHCCloudCourse100802/Lab1 文件二] || [wiki:Hadoop4Win#安裝方法 實作一] || <註> Hadoop 的三種模式:[[BR]](1) 單機模式(Local Mode/Standalone Mode) [[BR]] (2) 偽分散模式(Pseudo-Distributed Mode) [[BR]] (3) 完整分散模式(Fully-Distributed Mode) || | 
                  
                          |   | 42 |  || 10:30~11:00 || HDFS 簡介與 操作練習 || [raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-2.pdf Part-02] [[BR]][wiki:Hadoop4Win#測試方法 牛刀小試][[BR]][wiki:NCHCCloudCourse100802/Lab2 實作二]|| || || | 
                  
                          |   | 43 |  || 11:00~12:00 || MapReduce 與 範例操作 ||  || ||   || | 
                  
                          |   | 44 |  | 
                  
                          |   | 45 |  | 
                  
                          |   | 46 | [wiki:Hadoop4Win#測試方法 牛刀小試] | 
                  
                          |   | 47 |  | 
                  
                          |   | 48 | [raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-3.pdf Part-03]  | 
                  
                          |   | 49 |  | 
                  
                          |   | 50 |  [wiki:NCHCCloudCourse100802/Lab4 實作四] | 
                  
                          |   | 51 |  | 
                  
                          |   | 52 | [raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-4.pdf Part-04] | 
                  
                          |   | 53 |  | 
                  
                          |   | 54 | [wiki:NCHCCloudCourse100802/Lab3 實作三] | 
                  
                          |   | 55 |  | 
                  
                          |   | 56 | [http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/index.html?overview-summary.html Hadoop 0.20.2 API 線上文件] | 
                  
                          |   | 57 |  | 
                  
                          |   | 58 | 1. [http://en.wikipedia.org/wiki/Functional_Programming 函數編程(Functional Programming)] [[BR]]  | 
                  
                          |   | 59 | 2. [http://labs.google.com/papers/mapreduce.html Google MapReduce 論文] [[BR]]  | 
                  
                          |   | 60 | 3. [http://code.google.com/intl/zh-TW/edu/parallel/mapreduce-tutorial.html Google 校園教學] |