HDFS 教學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

從零開始學Hadoop大數據分析（視頻教學版）

為了解決HDFS 教學的問題，作者溫春水等 這樣論述：

本書全面介紹了Hadoop大數據分析的基礎知識、14個核心組件模塊及4個項目實戰案例。為了幫助讀者高效、直觀地學習，作者特意為本書錄製了20小時同步配套教學視頻。本書共19章，分為3篇。第1篇Hadoop基礎知識，涵蓋大數據概述、Hadoop的安裝與配置、Hadoop分散式文件系統及基於Hadoop 3的HDFS高可用等相關內容；第2篇Hadoop核心技術，涵蓋的內容有Hadoop的分散式協調服務——ZooKeeper；分散式離線計算框架——MapReduce；Hadoop的集群資源管理系統——YARN；Hadoop的數據倉庫框架——Hive；大數據快速讀寫——HBase；

海量日誌採集工具——Flume；Hadoop和關係型資料庫間的數據傳輸工具——Sqoop；分散式消息隊列——Kafka；開源內存資料庫——Redis；Ambari和CDH；快速且通用的集群計算系統——Spark。第3篇Hadoop項目案例實戰，主要介紹了基於電商產品的大數據業務分析系統、用戶畫像分析、基於個性化的視頻推薦系統及電信離網用戶挽留4個項目實戰案例，以提高讀者的大數據項目開發水平。 本書內容全面，實用性強，適合作為Hadoop大數據分析與挖掘的入門讀物，也可作為Java程序員的進階讀物。另外，本書還特別適合想要提高大數據項目開發水平的人員閱讀。對於專業的培訓機構和相關院校而言，

本書也是一本不可多得的教學用書。 溫春水，畢業於中國人民大學，獲碩士學位。歷任森途國信新工科研究院院長、大唐網路和三點一刻大數據技術總監，負責大數據技術架構。12年以上的IT從業經驗，其中從事IT培訓超過5年，直接授課學員超過3萬人。受邀為燕山石化和中國石油等企業完成Python及大數據技術等企業內訓；受聘面向哈爾濱工業大學、南開大學、天津大學、華南農業大學、山東科技大學、北京交通大學、西安交通大學、天津師範大學和北京航空航天大學等高校的本科生及研究生講授項目管理、需求分析、軟體體系設計和項目開發等課程。 畢潔馨，亞信科技高級開發工程師。參與過北京聯通看板中心及專線透明化建設，另外

還參與過相關公司的門店客流分析平台和分散式網路爬蟲等多個項目的開發工作。目前致力於大數據和人工智慧方向的前沿技術研究。

構建Apache Kafka流數據應用

為了解決HDFS 教學的問題，作者（印）曼尼施·庫馬爾 這樣論述：

Apache Kafka是一個流行的分散式流平台，充當消息隊列或企業消息傳遞系統。它用來發布和訂閱數據流，並在發生錯誤時以容錯方式處理它們。本書共13章，全面介紹使用Apache Kafka等大數據工具設計和構建企業級流應用方面的內容，包括構建流應用程序的最好實踐，並解決了一些常見的挑戰，例如如何高效地使用Kafka輕鬆處理高容量數據。 完成本書的學習后，讀者能使用Kafka設計高效的流數據應用程序。本書既適合Kafka初學者、大數據應用開發人員、大數據應用運維人員閱讀，也適合高等院校與培訓學校相關專業的師生教學參考。

整合Hadoop與Spark數據分析平台之建構與應用－基於政府公開資料之空氣品質預測為例

為了解決HDFS 教學的問題，作者陳彥均 這樣論述：

近年來大數據議題持續發展，隨著監測資料取得的成本逐年降低，以及資料儲存的成本下降。雲端平台的資料儲存技術以及資料分析技術勢必成為未來之重要發展項目之一。本研究基於現有開源軟體Hadoop以及Spark進行整合建立雲端平台，並且提供資料儲存及資料分析使用。在案例上採用政府公開資料做使用，採用環境保護署之空氣品質監測資料做使用，達到政府資料活化應用之目的，且藉由此資料能有效測試本平台在數據分析上之效能及活用性。在資料分析方面採用兩種分析模式進行分析。一是時間序列分析，時間序列分析可使數據藉由自身歷史資訊來建立模型，並且預測為來數據相關數值。二是整合時間序列分析與隨機森林回歸樹之數值預測模式，首先

藉由時間序列分析取得資料特徵值之預測數據，再藉由此預測數據放入隨機森林樹所建立之數據模型進行預測。在此種預測模式下，能夠藉由有效數據量的增加，增加模型之準確度，有效提升預測數值之預測。最後探討本研究所建立之平台分析效能，藉由相同的數據在不同版本之隨機森林樹模型建力訓練時間做比較，說明本研究所提供之雲端平台能有效降低數據在分析上之模型訓練時間。