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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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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？

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