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<div style="text-align: center;"><big
 style="font-weight: bold;"><big><big>Hadoop與MapReduce 實作基礎課程 </big></big></big></div>
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= 課程資訊 =

 * 上課時間： 2011/12/20  10:00 ～ 12:00  ，共計 2 個小時
 * 上課地點： 勤益科技大學

= 課程大綱 =

 * 目標：
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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。
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
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
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。
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 * 對象
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#!text
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）
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== 自習 ==
 [raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-1.pdf Hadoop 簡介：緣起與術語][[BR]]
 [http://hadoop.apache.org 認識 Hadoop 官方網站][[BR]]
 [http://hadoop.apache.org/common/releases.html#Download 學習下載 Hadoop 壓縮檔][[BR]]
 [http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy 有誰在用 Hadoop]
== '''2011-12-20''' ==

 * [raw-attachment:wiki:Hinet110303:11-03-03_Day_1.pdf 第一天投影片 PDF 檔]

 || 上午時段 || 課程內容 || 投影片 || 實作步驟 || 錄影 / 補充資料 ||
 || 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） ||
 || 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]|| || ||
 || 11:00~12:00 || MapReduce 與 範例操作 ||  || ||   ||


[wiki:Hadoop4Win#測試方法 牛刀小試]

[raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-3.pdf Part-03] 

 [wiki:NCHCCloudCourse100802/Lab4 實作四]

[raw-attachment:wiki:Hinet110303:part-4.pdf Part-04]

[wiki:NCHCCloudCourse100802/Lab3 實作三]

[http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/index.html?overview-summary.html Hadoop 0.20.2 API 線上文件]

1. [http://en.wikipedia.org/wiki/Functional_Programming 函數編程（Functional Programming）] [[BR]] 
2. [http://labs.google.com/papers/mapreduce.html Google MapReduce 論文] [[BR]] 
3. [http://code.google.com/intl/zh-TW/edu/parallel/mapreduce-tutorial.html Google 校園教學]