第一部分：大數(shù)據(jù)的基礎介紹
1.什么是大數(shù)據(jù)？
2.大數(shù)據(jù)時代的背景
3.學術上怎么定義大數(shù)據(jù)？
4.大數(shù)據(jù)的構成
5.大數(shù)據(jù)的演進過程
第二部分：大數(shù)據(jù)帶來的影響
1.大數(shù)據(jù)的關鍵技術?
2.大數(shù)據(jù)分布式系統(tǒng)的構成
3.計算模式?
4.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)?
5.大數(shù)據(jù)與云計算的關系
6.大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的關系
第三部分：CentOS系統(tǒng)和Cloudera Manager安裝配置
1.VMware虛擬機安裝和配置
2.CentOS6.5且64位系統(tǒng)安裝
3.簡單的配置和遇到的問題
4.動手和實操
5.Cloudera Manager的離線安裝
第四部分：Cloudera CDH的安裝和配置及環(huán)境的測試
1.Cloudera CDH的離線安裝的環(huán)境準備 和配置，注意事項
2.單機版、偽分布式、真分布式介紹和區(qū)別
3.詳細介紹了CDH的部署配置，遇到的問題，怎么解決
4.HDFS分布式文件系統(tǒng)的安裝配置和測試
5.hdfs的權限配置，目錄創(chuàng)建，目錄查看等命令的使用
第五部分：開源Hadoop生態(tài)圈的介紹
1.Hadoop生態(tài)圈?
2.組件功能概要
3.Cloudera Manager的介紹
4.CM的硬件監(jiān)控
5.內(nèi)存監(jiān)控
6.硬盤監(jiān)控
7.預警監(jiān)控
8.集群監(jiān)控
第六部分：HDFS分布式文件系統(tǒng)詳解
1.什么是分布式文件系統(tǒng)HDFS
2.HDFS基本架構
3.基本概念
4.主要涉及理念
5.hdfs常用命令
6.hdfs的上傳文件?
7.hdfs的下載文件
8.hdfs的查看數(shù)據(jù)
9.hdfs優(yōu)點和缺點
10.例子講解
第七部分：Sqoop大數(shù)據(jù)同步工具介紹
1.Sqoop基本介紹
2.基本原理
3.應用場景
4.Sqoop和mysql的連接
5.mysql數(shù)據(jù)到HDFS?
6.HDFS數(shù)據(jù)到mysql
7.關系型數(shù)據(jù)庫到hive
8.hive到關系型數(shù)據(jù)庫
9.Sqoop優(yōu)點和缺點
10.例子講解
第八部分：Eclipse入門使用
1.安裝和配置JDK?
2.Eclipse基本介紹
3.Eclipse開發(fā)
4.開發(fā)helloworld的java程序
5.Eclipse的配置
第九部分：MapReduce分布式計算框架詳解
1.MapReduce基本介紹
2.為什么要用MR
3.MR是什么
4.工作原理
5.Map的原理
5.Reduce的原理?
6.MR例子-單詞計數(shù)
7.MR的優(yōu)點和不足
8.例子講解
9.適用場景
第十部分：Hive 數(shù)據(jù)倉庫及案例
1.Hive 基本介紹
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1)Hive 是什么
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2)Hive 不是什么
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3)Hive 結構圖
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4)Hive 元數(shù)據(jù)
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5)Hive 和普通關系數(shù)據(jù)的異同
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6)Hive 和 SQL 比較
2.Hive 命令
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1)建表
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2)顯示表
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3)修改表
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4)load 數(shù)據(jù)
3.Hive 優(yōu)化
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1)分區(qū)概念
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2)分區(qū)適用場景
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3)分區(qū)例子
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4)優(yōu)化例子
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5)優(yōu)化建議方案
4.Hive 的用戶自定義函數(shù)
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1)UDF 函數(shù)
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2)UDAF 函數(shù)
?
3)UDTF 函數(shù)
5.Hive 練習和案例
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1)練習
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2)案例講解
第十一部分：Impala準實時分析
1.Impala基本介紹
2.技術架構
3.Impala與HIVE的關系
4.基本原理
5.優(yōu)點和缺點
6.建表
7.加載數(shù)據(jù)
8.批量處理
9.常用腳本
10.和hive的性能比較
11.和oracle的對比2億數(shù)據(jù)性能?
12.和oracle的對比12億數(shù)據(jù)性能
第十二部分：Hue頁面工具詳解
1.命令腳本存在的問題?
2.為什么需要HUE?
3.Hue基本功能
2.Home頁面
3.Job Browser頁面
4.File Browser頁面
5.元數(shù)據(jù)頁面
6.Hive查詢頁面
7.Impala查詢頁面
8.創(chuàng)建外部表
9.加載數(shù)據(jù)
10.查詢結果
第十三部分：Hbase列數(shù)據(jù)庫及應用案例
1.Hbase感性認識
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1)Hbase簡介
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2)Hbase特點
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3)HBase與RDBMS對比
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4)HBase體系結構
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5)Hbase常見概念
2.Hbase主要組成
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1)HBase基本命令介紹
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2)Zookeeper、Hmaster
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3)HRegionServer、Region
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4)HStore存儲、Hfile
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5)Hbase內(nèi)部掃描RowKey的原理
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6)Hbase內(nèi)部讀寫原理
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7)HBase設計原理、架構分析
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8)Hadoop+HBase伸縮性（自動擴容、熱部署）
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9)HBase相關表結構設計（列族、列詳細分析）
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10)HBase主HMaster與備用HMaster間的切換原理
3.Hbase性能測試
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1)測試數(shù)據(jù)
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2)測試過程
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3)測試結論
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4)和Oracle Rac等進行對比
4.Hbase設計原則和優(yōu)化
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1)Hbase的RowKey設計原則
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2)性能參數(shù)的設置
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3)性能參數(shù)的調(diào)整
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4)模型和性能優(yōu)化
5.例子講解
6.項目案例
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1)HBase在小米業(yè)務的應用
第十四部分：運營商全國用戶上網(wǎng)記錄案例介紹
1.業(yè)務背景?
2.難點分析?
3.用戶需求?
4.系統(tǒng)部署
5.技術架構
第十五部分：大數(shù)據(jù)平臺部署及案例
1.hadoop有哪幾個版本?
2.Hadoop版本介紹?
3.CDH和Apache版本主要區(qū)別?
4.集群硬件應該如何選配？
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1)網(wǎng)絡拓撲
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2)內(nèi)存
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3)硬盤
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4)CPU
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5)價格
5.集群硬件應該如何選配
6.英特爾Hadoop發(fā)行版的介紹?
7.英特爾功能增強?
8.某省級通信運營商清帳單查詢系統(tǒng)
9.為什么采用Hadoop解決方案
10.新清賬單中心的部署方案
第十六部分：Kafka詳解及應用案例
1.Kafka的基本介紹
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1)什么是消息系統(tǒng)？
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2)消息隊列的分類
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3)kafka的基本架構和概念
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4)ZooKeeper簡介和安裝
2.Kafka的原理解析
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1)Kafka在ZK上的存儲結構
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2)Producer的處理邏輯
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3)Consumer的處理邏輯
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4)Broker的處理邏輯
3.Kafka安裝和部署
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1)關閉服務
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2)下載軟件
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3)拷貝文件
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4)重啟服務
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5)測試功能是否能用
4.Kafka的Java應用開發(fā)
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1)Producer端的實現(xiàn)
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2)Consumer端的實現(xiàn)
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3)程序執(zhí)行演示
5.Kafka與Hadoop集成
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1)Hadoop簡介和配置
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2)集成Kafka和Hadoop
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3)例子演示
6.案例講解
第十七部分：hadoop衍生數(shù)據(jù)處理詳解例
1.ETL 數(shù)據(jù)處理介紹
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1)ETL 導論
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2)ETL 概念
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3)ETL 邏輯架構
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4)exact 方式
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5)增量數(shù)據(jù)捕獲方法
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6)數(shù)據(jù)處理方式
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7)數(shù)據(jù)轉換
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8)緩慢變化維處理
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9)數(shù)據(jù)倉庫 Update 處理
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10)ETL 優(yōu)點
2.Kettle 介紹
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1)簡介 kettle
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2)安裝和部署
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3)運行
3.Kettle 適用
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1)菜單介紹
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2)轉換
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3)作業(yè)
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4)新建 Ktr
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5)新建 Kjb
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6)Transformation 菜單介紹
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7)Transformation
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8)Job 菜單介紹
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9)Job 組件介紹
4.Kettle 案例
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1)案例準備
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2)表準備和說明
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3)作業(yè)建立過程
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4)測試結果檢驗
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5)表到文本文件
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6)文本文件到表
5.JAVASCRIPT 的基本應用
6.文件 FTP 下載、上傳。
7.作業(yè)調(diào)用作業(yè)、轉換。
8.啟動腳本說明。
9.JAVA 調(diào)用作業(yè)、轉換
10.kettle 使用原則
11.kettle 練習和案例
合作伙伴與授權機構
shuhaipeixun
1299983702
總部李老師
