| 一、Hadoop入門,瞭解什麼是Hadoop |
二、Distributed File SystemHDFS,是資料庫管理員的基礎課程 |
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1、Hadoop產生背景
2、Hadoop在大資料、雲端運算中的位置和關係
3、國內外Hadoop應用案例介紹
4、國內Hadoop的就業情況分析及課程大綱介紹
5、分布式系統概述
6、Hadoop生態圈以及各組成部分的簡介
7、Hadoop核心MapReduce例子說明 |
1、Distributed File SystemHDFS簡介
2、HDFS的系統組成介紹
3、HDFS的組成部分詳解
4、副本存放策略及路由規則
5、NameNode Federation
6、命令列介面
7、Java介面
8、用戶端與HDFS的資料流講解
9、HDFS的可用性(HA) |
| 三、初級MapReduce,成為Hadoop開發人員的基礎課程 |
四、進階MapReduce,進階Hadoop開發人員的關鍵課程 |
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1、如何理解map、reduce計算模型
2、剖析偽分布式下MapReduce作業的執行過程
3、Yarn模型
4、序列化
5、MapReduce的類型與格式
6、MapReduce開發環境搭建
7、MapReduce應用開發
8、更多樣本講解,熟悉MapReduce演算法原理 |
1、使用壓縮分隔減少輸入規模
2、利用Combiner減少中間資料
3、編寫Partitioner最佳化負載平衡
4、如何自訂定序
5、如何自訂分組規則
6、MapReduce最佳化
7、編程實戰 |
| 五、Hadoop叢集與管理,是資料庫管理員的進階課程 |
六、ZooKeeper基礎知識,構建分布式系統的基礎架構 |
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1、Hadoop叢集的搭建
2、Hadoop叢集的監控
3、Hadoop叢集的管理
4、叢集下運行MapReduce程式 |
1、ZooKeeper體現結構
2、ZooKeeper叢集的安裝
3、操作ZooKeeper |
| 七、HBase基礎知識,面向列的即時分散式資料庫 |
八、HBase叢集及其管理 |
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1、HBase定義
2、HBase與RDBMS的對比
3、資料模型
4、系統架構
5、HBase上的MapReduce
6、表的設計 |
1、叢集的搭建過程講解
2、叢集的監控
3、叢集的管理 |
| 九、HBase用戶端 |
十、Pig基礎知識,進行Hadoop計算的另一種架構 |
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1、HBase Shell以及示範
2、Java用戶端以及代碼示範 |
1、Pig概述
2、安裝Pig
3、使用Pig完成手機流量統計業務 |
| 十一、Hive,使用SQL進行計算的Hadoop架構 |
十二、Sqoop,Hadoop與rdbms進行資料轉換的架構 |
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1、資料倉儲基礎知識
2、Hive定義
3、Hive體繫結構簡介
4、Hive叢集
5、用戶端簡介
6、HiveQL定義
7、HiveQL與SQL的比較
8、資料類型
9、表與表分區概念
10、表的操作與CLI用戶端示範
11、資料匯入與CLI用戶端示範
12、查詢資料與CLI用戶端示範
13、資料的串連與CLI用戶端示範
14、使用者自訂函數(UDF)的開發與示範 |
1、配置Sqoop
2、使用Sqoop把資料從MySQL匯入到HDFS中
3、使用Sqoop把資料從HDFS匯出到MySQL中 十三、Storm
1、Storm基礎知識:包括Storm的基本概念和Storm應用
情境,體繫結構與基本原理,Storm和Hadoop的對比
2、Storm叢集搭建:詳細講述Storm叢集的安裝和安裝時
常見問題
3、Storm組件介紹: spout、bolt、stream groupings等
4、Storm訊息可靠性:訊息失敗的重發
5、Hadoop 2.0和Storm的整合:Storm on YARN
6、Storm編程實戰 |
| 十四、論壇日誌分析項目 |
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該項目的資料來自於某網站論壇的日誌,它是為本課程量身定做的,非常適合我們Hadoop課程學習。有的同學覺得應該介紹更多項目,其實做過幾個項目後,就會發現項目的思路是相同的,只是業務不同而已。
大家寫過這個項目後,就對Hadoop的各個架構在項目中是如何使用的,以及Hadoop與JavaEE結合有一個比較清晰的認識與瞭解。 |