云计算分布式大数据Hadoop深入浅出案例驱动实战

讲师资历

培训时长	1天
授课对象
授课方式	内训

课程目标

课程大纲

课程大纲针对行业IT通讯培训对象软件工程师；数据库开发人员；网络后台开发人员；运维人员；课程简介hadoop天生是解决大数据高并发问题的， 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。互联网企业、金融机构、政府组织和云计算服务企业每天都会产生大量的数据并面临高并发的严峻考验，传统的关系型数据库已经无法满足大数据量高并发的要求，作为云计算实现规范和实施标准的hadoop应运而生。使用hadoop，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序，从而可以使用众多廉价的计算设备的集群的威力来高速的运算和存储，而且hadoop的运算和存储是可靠的、高效的、可伸缩的，能够使用普通的社区服务器出来PB级别的数据，是分布式大数据处理的存储的理想选择。“云计算分布式大数据hadoop深入浅出案例驱动实战”基于实务经验萃取而成，从hadoop开发环境的搭建到到图片服务器、WordCount实现、HBase微博系统、话单查询与统计、Hive数据统计案例，理论结合实际案例，祝你轻松驾驭hadoop以满足大数据的分布式处理与存储。课程以MapReduce、HBase、Hive为主轴，想理解和使用hadoop，就必须掌握这三大核心。课程特色案例驱动教学，全程项目实战训练；掌握Hadoop三大核心：MapReduce、HBase、Hive萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中基础要求了解Linux系统； 了解网络；了解Java；课程大纲第一天第1个主题：Hadoop思考 1.Hadoop的设计目标和适用场景 2.Hadoop架构解析 3.MapReduce工作原理和案例说明第2个主题： Hadoop安装和配置实战 1. 安装和配置单机版Hadoop实战 2. 安装和配置伪分布式Hadoop实战 3．安装和配置分布式Hadoop集群实战第3个主题：HDFS 1. HDFS命令行操作实战 2. HDFS的配置管理 3. NameNode的工作机制第4个主题：HDFS案例实战 1. HDFS案例的分析和设计 2. 环境搭建 3.使用Hadoop Java API实现对HDFS写入、读取、删除文件等操作第5个主题：MapReduce剖析 1. MapReduce的原理和运行过程   2. 构建MapReduce的开发环境第6个主题：MapReduce案例实战 1. 使用MapReduce的Java接口实现经典的WordCount   2. wordcount运行过程解析 3. MapReduce实现数据去重操作 4. MapReduce实现数据排序5. MapReduce实现数据平均数据的计算第二天第1个主题：HBase架构设计和实现剖析 1. HBase架构设计 2. HBase中的表结构等 3. HBase：Master、Region、Region Server第2个主题：HBase案例实战1---使用HBase实现微博系统 1. 项目架构和设计 2. 开发环境搭建 3. 实现用户登录和注销 4.“关注”功能的设计和实现 5.“发微博”功能的设计和实现 6.发布和运行整个基于HBase的微博系统第3个主题：HBase与MapReduce 1. HBase与MapReduce的关系 2. HBase如何使用MapReduce第4个主题：HBase案例实战2---话单查询与统计 1. 项目架构设计 2. 开发环境搭建 3. 话单入库和查询的设计与实现4.统计功能的设计与实现第三天第1个主题：MapReduce高级实战 1. Split实现剖析 2. 自定义输入的实现 3. Reduce的partition 4. 案例实战第2个主题：安装和使用Hive 1. Hive剖析 2. 安装Hive3.Hive的基本使用第3个主题：Hive与HDFS、MapReduce 1. Hive向HDFS存入结构化数据 2. 使用MySQL作为Hive的元数据库 3.Hive与MapReduce第4个主题：Hive案例实战---数据统计 1. 项目架构设计 2. 表结构设计 3.数据的插入与统计实现第5个主题：Hadoop开发者之路 1. Hadoop技能模型 2. Hadoop开发者最佳学习路线和方式3.Hadoop开发者最佳成长路线