Hadoop作为大数据领域最主流的技术体系之一，重要性不言而喻。大家或多或少在实际开发中遇到过各种的突发问题，那么，导致问题频发的原因是什么span>
因为你不懂大数据Hadoop的底层原理，有80%的人只停留在使用框架的层面，对框架底层根本不清楚。而由于Hadoop开源的特性，更增加了开发者选择合适工具的难度。可想而知，技术的选择与使用，也是大数据开发者非常头疼的问题。
而我们平时在学习大数据时，最容易忽视的就是框架底层的部分。不少工作1-3年的工程师对Hadoop掌握是不到位的，很难进一步深入突破技术瓶颈，但它恰恰是BAT等一线大厂面试时最喜欢考察的问题之一。
所以，深入Hadoop框架底层的学习，会使你对Hadoop生态圈以及框架底层的运用有质的飞跃。
那怎么才能更好的掌握Hadoop架构呢span>你需要一个可以把复杂的问题简单化，把晦涩的底层讲的通俗易懂的好老师，戚南塘（花名）就是这样一个人。
关于老戚
前京东首席大数据架构师，十余年软件开发与架构经验，主导设计实现过多套日活千万、每天百亿条数据量级别的大数据系统，在处理高并发，海量数据方面有着大量的实战经验；
曾在百度担任大数据技术负责人，长期专注于大数据相关的实时/离线计算,入库,计算,清洗,多纬度计算,数据挖掘,机器学习等；
跟随一位十多年架构经验的大数据开发老师，你会得到哪些收获strong>
1.如何深入理解大数据的架构底层平台、大数据的应用开发和平台之间的关系；
2.以及如何更好的把相应的平台知识和应用开发结合起来的方法。
现在开课吧联合老戚，历时2个月打磨了一堂价值399元大数据开发教程《大数据Hadoop底层原理实战之路》，免费限领300名，同时，前50名会分享PPT课件，以供巩固复习。
分享内容包括：
1Hadoop能干什么
01. 一个命令就是MapReduce
02. hdfs，MapReduce，yarn简介
2Hadoop的生态圈
01. Hadoop核心组件有哪些span>
02. 广义Hadoop指什么span>
03. spark与Hadoop之间有什么联系span>
04. 生态圈中常用组件产品详细介绍
05. 典型的组合使用场景
3Hadoop的Java，Python示例
01. 基于Java示例
02. 基于Python示例
4
千万级日活app用户实战案例
01. 数据埋点
02. 负载均衡
03. 消费写入hdfs
04. 提取固定格式数据
05. 用户相似度计算
06. 用户画像入库
07. 实时计算
5某公司大量nginx log均衡导入hive
01. log format
02. 切分
03. 入库
04. hive QL
05. 不战而屈人之兵
6大数据实际开发中常见问题解决方案
01. namenode的高可用
02. resource manager的高可用
03. 坏掉或增加一台data node，怎么处理r>
04. Hadoop的权限控制到底能控制到什么程度r>
05. raid or jbod
06. balancer什么标准balancer>
07. nginx的数据源怎么导入Hadoopr>
08. 是不是要考虑hiver>
09. hive无比强大的正则
10. hive的高可用怎么处理r>
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