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10. Don't list zip/mp4 filenames
11. Don't repeat the full course title - must be specific about the topic
Let me write this as a practical learning guide focusing on the MapReduce/distributed computing gap for someone learning Hadoop3.
The course is specifically about Hadoop3's MapReduce distributed computing - covering MapReduce programming, YARN resource management, container allocation, and the MapReduce execution flow. This is a systematic course that builds up from understanding distributed computing concepts to writing and running MapReduce programs.
Let me draft this:
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这门课解决的核心问题是：你理解了 Hadoop 集群的架构，却写不出能跑通的大数据程序。分布式计算不是简单地把单机代码搬到集群上运行，它涉及 MR 流程、Shuffle、Container 资源调度、Reduce 任务配置等大量细节。这门课带你从写一个 WordCount 程序开始，一步步走完 MapReduce 完整执行链路，再深入到 YARN 的资源分配机制，让你真正理解"为什么这样做"。
适合的基础：有 Java 基本语法和集合操作经验，了解 Hadoop 集群的基本概念（HDFS、NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager），有过至少一个 Hadoop 程序的开发或运维经验。零基础不适合直接看，否则会陷入大量概念空转。
建议先看哪几块：先过第 10 章的 DistributedCount 完整流程，从 Driver 写起，跟着每一步跑通代码，建立"代码→MRAppMaster→Map/Reduce 任务→Container"的完整认知链路。第 11 章重点看 YARN 的 Container 分配规则和 MR 资源配置，这是理解"为什么任务在哪个节点跑"的关键。第 12 章的 WordCount 是经典案例，配合 Shuffle 和 Sort 的讲解，把前两章的知识点串起来。
学完能独立做什么：能独立编写 MapReduce 程序，理解 InputFormat、OutputFormat、Partitioner、Combiner 的设计意图，能根据业务场景调整 Map Task 数量、Reduce Task 数量和分区策略，能在 YARN 上配置资源并排查任务执行异常。
资料怎么配合练习：每章的视频是讲解，不是速成，看完一个程序模块再动手敲一遍代码，重点看 Driver 和 Reduce Task 的实现逻辑。第 11 章 Container 分配规则建议结合 Yarn Web UI 日志实际观察，理解最小最大规则和整数倍规则的触发条件。学完每章后用自己的数据集跑一个 WordCount，验证 Shuffle 排序和分区行为，这是检验理解程度的最好方式。
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Let me count the Chinese characters (excluding punctuation and English). Let me be more careful:
这门课解决的核心问题是：你理解了 Hadoop 集群的架构，却写不出能跑通的大数据程序。分布式计算不是简单地把单机代码搬到集群上运行，它涉及 MR 流程、Shuffle、Container 资源调度、Reduce 任务配置等大量细节。这门课带你从写一个 WordCount 程序开始，一步步走完 MapReduce 完整执行链路，再深入到 YARN 的资源分配机制，让你真正理解"为什么这样做"。
Let me count: 这门课解决的核心问题是你理解了Hadoop集群的架构却写不出能跑通的大数据程序分布式计算不是简单地把单机代码搬到集群上运行它涉及MR流程ShuffleContainer资源调度Reduce任务配置等大量细节这门课带你从写一个WordCount程序开始一步步走完MapReduce完整执行链路再深入到YARN的资源分配机制让你真正理解为什么这样做
That's roughly... let me count more carefully. The requirement says 500-800 汉字 (excluding punctuation and English). This is going to be tight. Let me count more carefully.
Actually, let me re-read: "正文控制在 500～800 个汉字（只计汉字，标点和英文不算）"
So I need to count only Chinese characters. Let me count my draft more carefully.
Let me rewrite more concisely to stay in the 500-800 range.
Actually, let me think about this differently. The requirement is 500-800 Chinese characters. My draft above is probably around 400-450 Chinese characters (the rest being punctuation, English, and numbers). I need to expand it a bit.
Let me rewrite:
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这门课解决的核心问题是：你理解了 Hadoop 集群的架构，却写不出能跑通的大数据程序。
- 10. Don't list zip/mp4 filenames 11. Don't repeat the full course title - must be specific about the topic Let me write this as a practical learning guide focusing on the MapReduce/distributed computing gap for someone learning Hadoop3. The course is specifically about Hadoop3's MapReduce distributed computing - covering MapReduce programming, YARN resource management, container allocation, and the MapReduce execution flow. This is a systematic course that builds up from understanding distributed computing concepts to writing and running MapReduce programs. Let me draft this: --- 这门课解决的核心问题是：你理解了 Hadoop 集群的架构，却写不出能跑通的大数据程序。分布式计算不是简单地把单机代码搬到集群上运行，它涉及 MR 流程、Shuffle、Container 资源调度、Reduce 任务配置等大量细节。这门课带你从写一个 WordCount 程序开始，一步步走完 MapReduce 完整执行链路，再深入到 YARN 的资源分配机制，让你真正理解"为什么这样做"。 适合的基础：有 Java 基本语法和集合操作经验，了解 Hadoop 集群的基本概念（HDFS、NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager），有过至少一个 Hadoop 程序的开发或运维经验。零基础不适合直接看，否则会陷入大量概念空转。 建议先看哪几块：先过第 10 章的 DistributedCount 完整流程，从 Driver 写起，跟着每一步跑通代码，建立"代码→MRAppMaster→Map/Reduce 任务→Container"的完整认知链路。第 11 章重点看 YARN 的 Container 分配规则和 MR 资源配置，这是理解"为什么任务在哪个节点跑"的关键。第 12 章的 WordCount 是经典案例，配合 Shuffle 和 Sort 的讲解，把前两章的知识点串起来。 学完能独立做什么：能独立编写 MapReduce 程序，理解 InputFormat、OutputFormat、Partitioner、Combiner 的设计意图，能根据业务场景调整 Map Task 数量、Reduce Task 数量和分区策略，能在 YARN 上配置资源并排查任务执行异常。 资料怎么配合练习：每章的视频是讲解，不是速成，看完一个程序模块再动手敲一遍代码，重点看 Driver 和 Reduce Task 的实现逻辑。第 11 章 Container 分配规则建议结合 Yarn Web UI 日志实际观察，理解最小最大规则和整数倍规则的触发条件。学完每章后用自己的数据集跑一个 WordCount，验证 Shuffle 排序和分区行为，这是检验理解程度的最好方式。 --- Let me count the Chinese characters (excluding punctuation and English). Let me be more careful: 这门课解决的核心问题是：你理解了 Hadoop 集群的架构，却写不出能跑通的大数据程序。分布式计算不是简单地把单机代码搬到集群上运行，它涉及 MR 流程、Shuffle、Container 资源调度、Reduce 任务配置等大量细节。这门课带你从写一个 WordCount 程序开始，一步步走完 MapReduce 完整执行链路，再深入到 YARN 的资源分配机制，让你真正理解"为什么这样做"。 Let me count: 这门课解决的核心问题是你理解了Hadoop集群的架构却写不出能跑通的大数据程序分布式计算不是简单地把单机代码搬到集群上运行它涉及MR流程ShuffleContainer资源调度Reduce任务配置等大量细节这门课带你从写一个WordCount程序开始一步步走完MapReduce完整执行链路再深入到YARN的资源分配机制让你真正理解为什么这样做 That's roughly... let me count more carefully. The requirement says 500-800 汉字 (excluding punctuation and English). This is going to be tight. Let me count more carefully. Actually, let me re-read: "正文控制在 500～800 个汉字（只计汉字，标点和英文不算）" So I need to count only Chinese characters. Let me count my draft more carefully. Let me rewrite more concisely to stay in the 500-800 range. Actually, let me think about this differently. The requirement is 500-800 Chinese characters. My draft above is probably around 400-450 Chinese characters (the rest being punctuation, English, and numbers). I need to expand it a bit. Let me rewrite: --- 这门课解决的核心问题是：你理解了 Hadoop 集群的架构，却写不出能跑通的大数据程序。
课程目录
第10章分布式计算 - DistributedCount程序
1.DistributedCount 流程.mp4
2.Map 任务实现.mp4
3.Reduce 任务实现.mp4
4.Driver 实现.mp4
5.Map 端合并.mp4
6.代码优化.mp4
7.在集群上运行程序.mp4
8.集群状态的变化.mp4
9.Map Task 的数量和文件大小的关系.mp4
第11章分布式计算 - 移动计算而非移动数据
1.Yarn Web UI 查看日志.mp4
10.Container 分配规则二：整数倍规则.mp4
11.Container 分配规则总结.mp4
12.数据块移动的原因.mp4
13.移动计算而尽可能少的移动数据.mp4
14.设置 reduce task 的数量.mp4
15.代码优化-1678427776.mp4
2.问题：为什么移动了数据块？.mp4
3.打开History Server 服务.mp4
4.MRAppMaster 计算资源的配置.mp4
5.YarnChild 计算资源的配置.mp4
6.代码中设置 MR 进程需要的资源.mp4
7.Yarn 中的 Container 概念.mp4
8.Yarn 应用启动流程.mp4
9.Container 分配规则一：最小最大规则.mp4
第12章分布式计算 - WordCount
1.WordCount 计算流程.mp4
10.Shuffle 和 Sort.mp4
11.MapReduce On Yarn 运行原理.mp4
2.WordCount Map Task 实现.mp4
3.Reduce Task 实现.mp4
4.WordCount Driver 实现.mp4
5.集群运行 WordCount.mp4
6.MapReduce 默认的分区规则.mp4
7.Input 和 Output Format.mp4
8.MapReduce 执行流程.mp4
9.WordCount 执行流程.mp4
第13章Hadoop 2 之 HDFS 安装
1.Hadoop 2 学习前说明.mp4
2.HDFS的安装(一).mp4
3.WebUI看不了怎么办.mp4
4.HDFS的安装(二).mp4
第14章Hadoop 2 之 HDFS 运维相关
1.Federation配置.mp4
2.ViewFS的配置.mp4
3.回退到一个NameNode的状态.mp4
4.告诉你怎么使用Snapshots.mp4
5.平衡数据.mp4
6.SafeMode.mp4
第15章Hadoop 2 之 MapReduce 和 Yarn
1.Yarn的安装.mp4
2.MapReduce安装.mp4
3.MapReduce应用(了解即可).mp4
4.Hadoop压缩机制(了解即可).mp4
第16章Hadoop 2 之文件格式(这章能理解代码即可)
1.text文件格式的读写.mp4
2.avro文件和parquet文件的讲解.mp4
3.avro文件的读写(能看懂代码即可).mp4
4.parquet文件的读写(必须掌握).mp4
5.sequenceFile文件(看懂代码即可).mp4
6.sequenceFile合并小文件.mp4
7.CombineTextInputFormat.mp4
第17章Hadoop 2 之 Yarn 资源调度机制
1.Yarn的三种资源调度机制.mp4
2.Capacity Scheduler.mp4
3.Yarn Fair Scheduler配置.mp4
第18章阶段项目实战 - NCDC 气候数据分析实战(跟着操作一遍)
1.NCDC数据源的获取.mp4
2.NCDC数据字段的详解.mp4
3.NCDC数据的预处理.mp4
4.数据处理逻辑以及实现方案讲解.mp4
5.MapReduce代码实现讲解.mp4
6.Hadoop的本地安装.mp4
7.单元测试、集成测试以及验证.mp4
8.求每一年highest的温度.mp4
第1章课程答疑
老汤大数据课程体系介绍.mp4
第2章大数据技术思想入门
1.分布式存储的特点.mp4
2.分布式存储集群特点.mp4
3.分布式文件存储的流程.mp4
4.主节点中的元数据是怎么存储的.mp4
5.分布式计算的特点.mp4
第3章分布式存储 - HDFS 集群配置安装
1.HDFS 课程内容介绍.mp4
10.HDFS 相关配置值的设置.mp4
11.配置 Java Home以及从节点.mp4
12.配置 HADOOP_HOME.mp4
13.HDFS 集群启动.mp4
14.验证 HDFS 集群是否正常.mp4
15.怎么样查看 HDFS 的日志信息.mp4
16.HDFS 集群正确停止的方式.mp4
2.HDFS 集群介绍.mp4
3.安装前准备：准备 3 台虚拟机.mp4
4.安装前准备：配置无密钥登录.mp4
5.安装前准备：配置 JAVA_HOME.mp4
6.安装前准备：关闭防火墙.mp4
7.安装包的下载和解压.mp4
8.配置 HDFS 的基本路径.mp4
9.创建名字节点和数据节点存储数据的文件目录.mp4
第4章分布式存储 - HDFS 集群的使用
1.HDFS Web UI 的讲解.mp4
10.HDFS 分布式文件读的过程.mp4
2.HDFS shell 命令介绍.mp4
3.本地文件上传到 HDFS 集群.mp4
4.文件操作命令.mp4
5.修改文件的权限.mp4
6.df 和 du.mp4
7.文件恢复机制.mp4
8.准备一个大文件.mp4
9.HDFS 分布式文件写的过程.mp4
第5章分布式存储 - 数据块
1.数据块元数据.mp4
2.设置数据块的备份数.mp4
3.设置数据块的大小.mp4
4.数据块真正存储的地方.mp4
5.DataNode 和 NameNode 交互.mp4
6.HDFS 分布式文件删除的流程.mp4
第6章分布式存储 - EditsLog 和 FsImage
1.回顾 NameNode 元数据是怎么存储的.mp4
2.EditsLog 存储目录和内容.mp4
3.EditsLog 记录每次元数据操作信息.mp4
4.EditsLog恢复NameNode元数据.mp4
5.EditsLog 合并的条件.mp4
6.FsImage 文件内容.mp4
7.为什么还要 EditsLog 呢？.mp4
8.EditsLog 合并的流程.mp4
第7章分布式存储 - Java 操作 HDFS
1.Java 操作 HDFS 准备.mp4
2.Java 写 HDFS 文件.mp4
3.Java 读 HDFS 文件.mp4
4.Java 查询 HDFS 文件元数据.mp4
5.Java 删除 HDFS 文件.mp4
6.在 Java 代码中设置参数.mp4
7.在 classpath 中设置参数.mp4
8.两种设置参数的优先级.mp4
9.HDFS 文件系统的两个特点.mp4
第8章分布式计算 - 内容介绍
1.分布式计算内容介绍.mp4
第9章分布式计算 - 基础
1.数据准备.mp4
10.Hadoop 序列化机制.mp4
2.回顾分布式计算的特点.mp4
3.Yarn 的作用.mp4
4.Yarn 的安装配置.mp4
5.Yarn 的 Web UI 简介.mp4
6.有了 Yarn 后的分布式计算.mp4
7.MapReduce 配置.mp4
8.创建项目.mp4
9.序列化的作用.mp4
