深入探讨Hadoop家族系列文章概览
一、产品概览
本系列文章重点介绍Hadoop家族的各个产品及其常用项目。其中包括广为人知的Hadoop，还有Hive、Pig、HBase、Sqoop、Mahout、Zookeeper等，随着技术的发展，还有新的成员如YARN、Hcatalog、Oozie等加入。还有一些较少为人知但同样重要的项目，如Cassandra、Hama、Whirr等。这些工具和框架共同构成了强大的Hadoop生态系统，为大数据处理和分析提供了强大的支持。
二、学习路线图
1. Hadoop家族入门学习指南 - 为初学者提供开篇必读的入门知识。
2. Hive学习进阶路线 - 深入探索Hive的使用方法和最佳实践。
3. Mahout学习与实践 - 详解Mahout的算法API及其在实践中的应用。
三、编程实践与案例分析
编程实践部分主要围绕实际项目展开，详细介绍如何使用各种工具和框架进行大数据处理和分析。
1. Hadoop历史版本安装与配置 - 指导用户如何安装和配置不同版本的Hadoop。
2. 使用Maven构建Hadoop项目 - 介绍如何使用Maven这一强大的项目管理工具来构建Hadoop项目。
3. 调用HDFS进行编程 - 详解如何在Hadoop中调用HDFS进行数据存储和访问。
4. Mahout项目的Maven构建与实现 - 介绍如何使用Maven构建Mahout项目，并详解其推荐算法API。
5. MapReduce实现矩阵乘法 - 通过实例演示如何使用MapReduce实现矩阵乘法这一基本计算任务。
6. 从源代码角度剖析Mahout推荐引擎 - 深入解析Mahout推荐引擎的源代码，理解其工作原理。
7. 基于物品的协同过滤ItemCF与聚类Kmeans的分布式程序开发 - 详细介绍如何使用Mahout进行分布式程序开发，包括基于物品的协同过滤和Kmeans聚类等算法的实现。
8. PageRank算法的并行实现 - 介绍如何在Hadoop生态系统中并行实现PageRank算法。
案例分析部分则通过实际案例来展示如何应用这些工具和框架解决实际问题。
四、实际案例分析
1. 海量Web日志的大数据挖掘与分析 - 介绍如何使用Hadoop提取KPI统计指标进行Web日志分析。
2. 构建电影推荐系统实战 - 通过实际项目案例展示如何使用Hadoop和其相关工具构建电影推荐系统。
3. 职位与图书推荐引擎的构建 - 详解如何使用Mahout构建职位推荐引擎和图书推荐系统。
4. PeopleRank在社交网络中的应用 - 介绍如何在社交网络中发现个体价值，通过PeopleRank算法进行个体影响力评估。