很多朋友不知道怎么入手學習大數(shù)據(jù)萎战，今天科多大數(shù)據(jù)帶你進入大數(shù)據(jù)的世界咐容。
一、Hadoop入門蚂维，了解什么是hadoop
1戳粒、Hadoop產生背景
2、Hadoop在大數(shù)據(jù)鸟雏、云計算中的位置和關系
3享郊、國內外Hadoop應用案例介紹
4、國內Hadoop的就業(yè)情況分析及課程大綱介紹
5孝鹊、分布式系統(tǒng)概述
6炊琉、Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分的簡介
7、Hadoop核心MapReduce例子說明
二又活、分布式文件系統(tǒng)HDFS苔咪，是數(shù)據(jù)庫管理員的基礎課程
1、分布式文件系統(tǒng)HDFS簡介
2柳骄、HDFS的系統(tǒng)組成介紹
3团赏、HDFS的組成部分詳解
4、副本存放策略及路由規(guī)則
5耐薯、NameNode Federation
6舔清、命令行接口
7丝里、Java接口
8、客戶端與HDFS的數(shù)據(jù)流講解
9体谒、HDFS的可用性（HA）
三杯聚、初級MapReduce，成為Hadoop開發(fā)人員的基礎課程
1抒痒、如何理解map幌绍、reduce計算模型
2、剖析偽分布式下MapReduce作業(yè)的執(zhí)行過程
3故响、Yarn模型
4傀广、序列化
5、MapReduce的類型與格式
6彩届、MapReduce開發(fā)環(huán)境搭建
7伪冰、MapReduce應用開發(fā)
8、更多示例講解樟蠕，熟悉MapReduce算法原理
四糜值、高級MapReduce，高級Hadoop開發(fā)人員的關鍵課程
1、使用壓縮分隔減少輸入規(guī)模
2、利用Combiner減少中間數(shù)據(jù)
3罐呼、編寫Partitioner優(yōu)化負載均衡
4、如何自定義排序規(guī)則
5骄瓣、如何自定義分組規(guī)則
6、MapReduce優(yōu)化
7耍攘、編程實戰(zhàn)
五榕栏、Hadoop集群與管理，是數(shù)據(jù)庫管理員的高級課程
1蕾各、Hadoop集群的搭建
2扒磁、Hadoop集群的監(jiān)控
3、Hadoop集群的管理
4式曲、集群下運行MapReduce程序
六妨托、ZooKeeper基礎知識，構建分布式系統(tǒng)的基礎框架
1吝羞、ZooKeeper體現(xiàn)結構
2兰伤、ZooKeeper集群的安裝
3、操作ZooKeeper
七钧排、Hbase基礎知識敦腔，面向列的實時分布式數(shù)據(jù)庫
1、hbase定義
2恨溜、HBase與RDBMS的對比
3符衔、數(shù)據(jù)模型
4找前、系統(tǒng)架構
5、HBase上的MapReduce
6判族、表的設計
八纸厉、HBase集群及其管理
1、集群的搭建過程講解
2五嫂、集群的監(jiān)控
3、集群的管理
九肯尺、HBase客戶端
1沃缘、HBase Shell以及演示
2、Java客戶端以及代碼演示
十则吟、Pig基礎知識槐臀，進行Hadoop計算的另一種框架
1、Pig概述
2氓仲、安裝Pig
3水慨、使用Pig完成手機流量統(tǒng)計業(yè)務
十一、Hive敬扛，使用SQL進行計算的Hadoop框架
1晰洒、數(shù)據(jù)倉庫基礎知識
2、hive定義
3啥箭、Hive體系結構簡介
4谍珊、Hive集群
5、客戶端簡介
6急侥、HiveQL定義
7砌滞、HiveQL與SQL的比較
8、數(shù)據(jù)類型
9坏怪、表與表分區(qū)概念
10贝润、表的操作與CLI客戶端演示
11、數(shù)據(jù)導入與CLI客戶端演示
12铝宵、查詢數(shù)據(jù)與CLI客戶端演示
13打掘、數(shù)據(jù)的連接與CLI客戶端演示
14、用戶自定義函數(shù)（UDF）的開發(fā)與演示
十二鹏秋、Sqoop胧卤，Hadoop與rdbms進行數(shù)據(jù)轉換的框架
1、配置Sqoop
2拼岳、使用Sqoop把數(shù)據(jù)從MySQL導入到HDFS中
3枝誊、使用Sqoop把數(shù)據(jù)從HDFS導出到mysql中
十三、Storm
1惜纸、Storm基礎知識：包括Storm的基本概念和Storm應用
場景叶撒，體系結構與基本原理绝骚，Storm和Hadoop的對比
2、Storm集群搭建：詳細講述Storm集群的安裝和安裝時常見問題
3祠够、Storm組件介紹: spout压汪、bolt、stream groupings等
4古瓤、Storm消息可靠性：消息失敗的重發(fā)
5止剖、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN
6、Storm編程實戰(zhàn)
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