大数据生态体系蓬勃发展，分布式技术组件越来越丰富，Hadoop，Spark，Flink等快速涌现，让海量数据的解决方案越来越完善，这些分布式技术组件都是架构在大批量廉价商用服务器之上提供高性能，高可用，可扩展的服务的分布式集群。那么他们如何设计，底层是如何实现的呢？我们在遇见类似的需求时，是否也能研制一套海量数据处理技术呢？
当然能！这套hadoop课程视频，对Hadoop底层源码剖析，三天带你手写一个hadoop框架，原价1998元，现在限时免费送！
资料目录
1. 手写RPC实现
（1）海量数据的存储及计算方案探索分析
（2）单线程的通用存储和计算方案设计和实现
（3）多线程的通用存储和计算方案设计和实现
（4）多进程的通用存储和计算方案设计
（5）手写RPC实现
2. 手写HDFS框架
（1）手写分布式文件系统功能实现：整体架构实现
（2）手写分布式文件系统功能实现：上传文件实现
（3）手写分布式文件系统功能实现：下载文件实现
（4）手写分布式文件系统功能实现：元数据管理实现
3. 手写MapReduce
（1）手写分布式计算框架功能实现：整体架构实现Job设计
（2）手写分布式计算框架功能实现：通用数据读取组件InputFormat和Mapper组件实现
（3）手写分布式计算框架功能实现：通用数据输出组件OutputFormat和Reducer组件实现
（4）手写分布式计算框架功能实现：通用shuffle实现
（5）手写分布式计算框架功能实现：编写wordcount运行测试
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对于基础薄弱、自学困难、想要业内大咖导师带领学习的同学们，那么下面这个免费训练营就很适合你了！
时至今日，大数据分布式计算技术已经趋于成熟，主要分为四大技术体系，分别是：MapReduce，Spark，Storm，Flink。可以说掌握了这四大技术体系，就是掌握了大数据的核心。然而，它们并非独立的存在，而是相互之间有着逐渐演变的关系。而且，不同的技术也有着不同的应用场景。那么如何快速掌握四大分布式计算引擎并灵活运用？
奈学教育打造的《3天！6个小时！彻底掌握大数据四大分布式计算引擎》训练营就很适合你！吃透四大分布式计算引擎，就是掌握了大数据时代的脉搏，升职加薪完全不在话下。
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训练营课程预览
第一天
1.离线计算和实时计算的应用场景
2.大数据离线计算框架MapReduce的编程模型
3.MapReduce实现共同好友推荐的编程思路
4.共同好友推荐的编程实现案例
5.如何解决计算过程中遇到的数据倾斜
第二天
1.基于内存的大数据计算引擎Spark特性详解
2.Spark最核心概念弹性分布式数据集RDD
3.使用Scala编程语言实现网页浏览量统计
4.理解数据处理系统的分类和特征
5.从MR到Spark看大数据计算框架的演变
第三天
1.大数据实时计算框架Storm的体系架构
2.Storm编程拓扑图与编程案例
3.Mapreduce和Spark有哪些不足
4.Flink的体系架构和编程案例
5.从零开始到大数据架构师的成长之路
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金牌讲师介绍
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学习收获
（1）掌握企业级大数据开发流程和大数据技术的核心
（2）掌握四个主流的大数据分布式计算引擎的特性
（3）能够使用不同技术编写代码实现对企业数据的分析
（4）掌握大数据领域的学习路线和学习技巧
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