培訓(xùn)內(nèi)容 ：
本次Hadoop培訓(xùn)的對象是大數(shù)據(jù)愛好者、程序員、數(shù)據(jù)分析師，項目經(jīng)理和對已經(jīng)使用hadoop，想提高的用戶。
學(xué)員基礎(chǔ)
學(xué)員學(xué)習(xí)本課程應(yīng)具備下列基礎(chǔ)知識：
1)了解Java或者python和shell語言;
2)了解Linux系統(tǒng);
目標收益
Hadoop這門課程從理論到實戰(zhàn)再到公司的項目，還有hadoop集群的搭建和性能的調(diào)優(yōu)，再到HDFS性能的測試和MapReduce性能的測試再到網(wǎng)絡(luò)的需求等全面的詳解Hadoop的開發(fā)和維護，深刻理解MapReduce的原理，能過使用mapreduce進行高級編程，使用Hive進行數(shù)據(jù)分析，使用Hbase進行線上分析，關(guān)系型數(shù)據(jù)和HDFS、hive之間的相互遷移，理解Hadoop的使用場景，面對一個需求適不適合使用hadoop。
課程大綱
Hadoop的來源和動機
1.傳統(tǒng)大規(guī)模系統(tǒng)存在的問題n2.Hadoop概述n3.Hadoop分布式文件系統(tǒng) n4.MapReduce工作原理 n5.Hadoop集群剖析n6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)對一種新的解決方案的需求n7.Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析n8.Hadoop在云計算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
Hadoop集群規(guī)劃
1.Hadoop 集群內(nèi)存要求n? Namenode的機器配置n? Datanode的機器配置n? SNN的機器配置n2.Hadoop集群磁盤分區(qū)n3.集群和網(wǎng)絡(luò)拓撲要求n4.集群軟件的端口配置
Hadoop簡介和生態(tài)系統(tǒng)介紹
1.傳統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析存在的問題n2.Hadoop概述n3.Hadoop與分布式文件系統(tǒng) n4.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)n5.Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析n6.Hadoop在云計算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系n7.Hadoop版本介紹n8.Hadoop與Google FS的關(guān)系n9.Hadoop在國內(nèi)的使用情況和未來
Hadoop安裝和主要配置文件介紹
1.Hadoop安裝所需軟件介紹n2.Hadoop單機安裝n3.Hadoop偽分布式安裝n4.Hadoop完全分布式安裝n5.Hadoop三個節(jié)點安裝的配置介紹n6.Hahoop多節(jié)點ssh配置n7.Hadoop格式化詳解n8.Hadoop核心配置文件介紹n9.核心配置文件core-site.xmln10.HDFS配置文件hdfs-site.xmln11.Mapreduce配置文件mapred-site.xmln12.master文件配置詳解n13.slave文件配置詳解n14.Hadoop啟動和停止方法一n—start-all.sh詳解n—stop-all.sh詳解n15.Hadoop的啟動和停止方法二n—hadoop-deamon.sh詳解n16.Hadoop安裝的常見錯誤介紹和解決方案n17.使用自帶的wordcount和pi測試集群安裝是否成功n18.使用Streaming來測試集群安裝是否成功
Hadoop組件介紹
1.Hadoop NameNode 介紹n2.Hadoop SecondaryNameNode 介紹n3.Hadoop DataNode 介紹n4.Hadoop JobTracker 介紹n5.Hadoop TaskTracker 介紹
Hadoop的HDFS模塊
1.HDFS架構(gòu)介紹n2.HDFS原理介紹n3.NameNode功能詳解n4.DataNode功能詳解n5.SecondaryNameNode功能詳解n6.HSFD的fsimage和editslog詳解n7.HDFS的block詳解n8.HDFS的block的備份策略n9.Hadoop的機架感知配置n10.HDFS的shell命令介紹n11.HDFS的thrift server服務(wù)介紹n12.HDFS的API接口介紹n13.HDFS的權(quán)限詳解n14.Hadoop的客服端接入案例
MapReducer入門和高級開發(fā)實戰(zhàn)
1.Mapreduce原理n2.MapReduce流程n3.剖析一個MapReduce程序n4.Mapper和Reducer抽象類詳解n5.Mapreduce的最小驅(qū)動類n6.MapReduce自帶的類型n7.自定義Writables和WritableComparablesn8.Mapreduce的輸入InputFormatsn9.MapReduce的輸出OutputFormatsn10.自定義InputFormatn11.自定義InputSPlitsn12.自定義RecorderReadern13.Combiner詳解n14.Partitioner詳解n15.DistributeFileSystem詳解n16.Hadoop Tools工具介紹n17.Counter計數(shù)器詳解n18.自定義Counter計數(shù)器n19.基于Hadoop二次開發(fā)實戰(zhàn)n20.MapReduce的優(yōu)化n21.Map和Reduce的個數(shù)設(shè)置n22.Hadoop小文件優(yōu)化n23.任務(wù)調(diào)度n24.默認的任務(wù)調(diào)度n25.公平任務(wù)調(diào)度n26.能力任務(wù)調(diào)度n27.使用 Hadoop MapReduce Streaming 編程n28.MapReduce的單元測試
Hive的使用和實戰(zhàn)
1.Hive和Pig基礎(chǔ)n2.Hive、Impala和presto的比較 n3.Hive的作用和原理說明n4.Hadoop倉庫和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)作關(guān)系n5.Hadoop/Hive倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流n6.Hive 部署和安裝n7.Hive Cli 的基本用法n8.Hive的server啟動n9.HQL基本語法n10.Hive的加載數(shù)據(jù)本地加載和HDFS加載n11.Hive的partition詳解n12.Hive的存儲方式詳解n13.RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILEn14.Hive的UDF和UDAFn15.Hive的transform詳解n16.Hive的JDBC連接
Hbase使用
1.Hbase原理n2.Hmaster詳解n3.RegionServer詳解n4.Zookeeper介紹n5. Hbase安裝n6.Hbase邏輯視圖介紹n7.Hbase物理視圖介紹n8.Hbase的二級索引介紹n9.Hbase 的DDL和DMLn10.Hbase表的設(shè)計案例n11.Hbase的import功能介紹n12.MapReduce操作Hbasen13.Hbase的 thrift Server介紹n14.Hbase 的API介紹n15.Hbase案例分析
Hadoop安全和性能優(yōu)化
1.Hadoop的可伸縮性應(yīng)用n2.Hadoop的線性伸縮性n3. Hadoop的*實戰(zhàn)n4.Map/Reduce性能測試n5.HDFS的性能測試n6.Hadoop企業(yè)級架構(gòu)n7.Hadoop的安全實戰(zhàn)n8.Hadoop的運維知識總結(jié)
Hadoop集群配置介紹和維護
1.Hadoop集群的部署要點n2.NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker機器的配置要求n3.dataNode與tasktracker機器的配置要求n4.Hadoop集群管理的工具介紹n5.Ganglia和nigos監(jiān)控Hadoop集群介紹n6.Ambri介紹n7.添加和刪除節(jié)點演示n8.Namenode的單點解決方案n9.NameNode的NFS備份介紹n10.集群所有dataNode掛掉的故障介紹n11.集群NameNode的fsimage丟掉恢復(fù)方法n12.Hadoop集群維護的注意點
Sqoop介紹
1.Sqoop是什么n2.Sqoop安裝n3.Sqoop把mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFSn4.Sqoop把HDFS數(shù)據(jù)導(dǎo)入Mysqln5.Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hiven6.Sqoop吧Mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive分區(qū)
