1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。

• 培训对象
• 各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。
• 学员基础
• 了解Linux系统及相关语言环境
• 课程大纲
  
• 主题 内容
  Hadoop简介和生态系统介绍
• 传统大规模数据分析存在的问题
  Hadoop概述
  Hadoop与分布式文件系统
  Hadoop生态系统
  Hadoop的行业应用案例分析
  Hadoop在云计算和大数据的位置和关系
  Hadoop版本介绍
  Hadoop与Google FS的关系
  Hadoop在国内的使用情况和未来
• Hadoop安装和主要配置文件介绍
• Hadoop安装所需软件介绍
  Hadoop单机安装
  Hadoop伪分布式安装
  Hadoop完全分布式安装
  Hadoop三个节点安装的配置介绍
  Hahoop多节点ssh配置
  Hadoop格式化详解
  Hadoop核心配置文件介绍
  核心配置文件core-site.xml
  HDFS配置文件hdfs-site.xml
  Mapreduce配置文件mapred-site.xml
  master文件配置详解
  slave文件配置详解
  Hadoop启动和停止方法一
  —start-all.sh详解
  —stop-all.sh详解
  Hadoop的启动和停止方法二
  —hadoop-deamon.sh详解
  Hadoop安装的常见错误介绍和解决方案
  使用自带的wordcount和pi测试集群安装是否成功
  使用Streaming来测试集群安装是否成功
• Hadoop组件介绍
• Hadoop NameNode 介绍
  Hadoop SecondaryNameNode 介绍
  Hadoop DataNode 介绍
  Hadoop JobTracker 介绍
  Hadoop TaskTracker 介绍
• Hadoop的HDFS模块
• HDFS架构介绍
  HDFS原理介绍
  NameNode功能详解
  DataNode功能详解
  SecondaryNameNode功能详解
  HSFD的fsimage和editslog详解
  HDFS的block详解
  HDFS的block的备份策略
  Hadoop的机架感知配置
  HDFS的shell命令介绍
  HDFS的thrift server服务介绍
  HDFS的API接口介绍
  HDFS的权限详解
  Hadoop的客服端接入案例
• MapReducer入门
• Mapreduce原理
  MapReduce流程
  剖析一个MapReduce程序
  Mapper和Reducer抽象类详解
  Mapreduce的最小驱动类
  MapReduce自带的类型
  自定义Writables和WritableComparables
  Mapreduce的输入InputFormats
  MapReduce的输出OutputFormats
  Combiner详解
  Partitioner详解
  DistributeFileSystem详解
  Hadoop Tools工具介绍
  Counter计数器详解
  自定义Counter计数器
  基于Hadoop二次开发实战
  MapReduce的优化
  Map和Reduce的个数设置
  Hadoop小文件优化
  任务调度
  默认的任务调度
  公平任务调度
  能力任务调度
  使用 Hadoop MapReduce Streaming 编程
  MapReduce的单元测试
• Hive
• Hive和Pig基础
  Hive、Impala和presto的比较
  Hive的作用和原理说明
  Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系
  Hadoop/Hive仓库数据数据流
  Hive部署和安装
  HiveCli的基本用法
  Hive的server启动
  HQL基本语法
  Hive的加载数据本地加载和HDFS加载
  Hive的partition详解
  Hive的存储方式详解
  RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE
  Hive的UDF和UDAF
  Hive的transform详解
  Hive的JDBC连接
• Sqoop介绍
• Sqoop是什么
  Sqoop安装
  Sqoop把mysql数据导入HDFS
  Sqoop把HDFS数据导入Mysql
  Sqoop吧Mysql数据导入Hive
  Sqoop吧Mysql数据导入Hive分区
• Hadoop集群配置和维护
• Hadoop集群的部署要点
  NameNode和SecondaryNameNode和JobTracker机器的配置要求
  dataNode与tasktracker机器的配置要求
  Hadoop集群管理的工具介绍
  Ganglia和nigos监控Hadoop集群介绍
  Ambri介绍
  添加和删除节点演示
  Namenode的单点解决方案
  NameNode的NFS备份介绍
  集群所有dataNode挂掉的故障介绍
  集群NameNode的fsimage丢掉恢复方法
  Hadoop集群维护的注意点
• Hbase使用
• Hbase原理
  Hmaster详解
  RegionServer详解
  Zookeeper介绍
  Hbase安装
  Hbase逻辑视图介绍
  Hbase物理视图介绍
  Hbase的二级索引介绍
  Hbase的DDL和DML
  Hbase表的设计案例
  Hbase的import功能介绍
  MapReduce操作Hbase
  Hbase的thriftServer介绍
  Hbase的API介绍
  Hbase使用场景介绍
  Hbase案例分析
• 大数据在国内的运用
• 大数据在国内的使用介绍
  离线计算框架介绍
  流式计算框架介绍
  内存计算框架介绍
  内存流式计算介绍
  大数据实时请求框架介绍
  大数据在移动的案例介绍
  大数据在银行的案例介绍
  大数据在阿里的案例介绍
• Spark生态介绍
• Spark产生背景
  Spark（内存计算框架）
  SparkSteaming（流式计算框架）
  SparkSQL（ad-hoc）
  Mllib（MachineLearning）
  GraphX（bagel将被代）
• spark安装部署
• Spark安装简介
  Spark的源码编译
  SparkStandalone安装
  SparkStandaloneHA安装
  Spark应用程序部署工具spark-submit
• Spark运行架构和解析
• Spark的运行架构
  基本术语
  运行架构
  SparkonStandalone运行过程
  SparkonYARN运行过程
  Spark运行实例解析
  SparkonStandalone实例解析
  SparkonYARN实例解析
• SparkSQL原理和实践
• SparkSQL原理
  SparkSQL的Catalyst优化器
  SparkSQL内核
  SparkSQL和Hive
  SparkSQL的实例和编程
  SparkSQL的实例操作demo
  SparkSQL的编程