【培訓(xùn)對(duì)象】
網(wǎng)絡(luò)部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)部、大數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)人員。

【培訓(xùn)收益】

第一部分：Hadoop的基本框架
1、大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的問(wèn)題
2、當(dāng)前解決大數(shù)據(jù)的技術(shù)方案
3、Hadoop架構(gòu)和云計(jì)算
4、Hadoop簡(jiǎn)史及安裝部署
5、Hadoop設(shè)計(jì)理念和生態(tài)系統(tǒng)

第二部分：HDFS分布式文件系統(tǒng)--海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的搖籃
1、HDFS的設(shè)計(jì)目標(biāo)
2、HDFS的基本架構(gòu)
NameNode名稱節(jié)點(diǎn)
SecondaryNameNode第二名稱節(jié)點(diǎn)
DataNode數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
3、HDFS的存儲(chǔ)模型
數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)
元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（空間鏡像與編輯日志）
多副本存儲(chǔ)
4、多副本放置策略
5、多數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)管理機(jī)制與交互過(guò)程
6、文件系統(tǒng)操作與管理
讀文件過(guò)程
寫文件過(guò)程（數(shù)據(jù)流管道）
7、數(shù)據(jù)完整性機(jī)制
數(shù)據(jù)校驗(yàn)和
數(shù)據(jù)完整性掃描線程
元數(shù)據(jù)備份與合并
8、數(shù)據(jù)可靠性設(shè)計(jì)
安全模式（數(shù)據(jù)塊與節(jié)點(diǎn)映射關(guān)系管理）
心跳檢測(cè)機(jī)制（節(jié)點(diǎn)失效管理）
租約機(jī)制（多線程并發(fā)控制）
9、其它
HDFS的安全機(jī)制
負(fù)載均衡
文件壓縮
10、操作接口與編程接口
HDFS Shell
HDFS Commands
WebHDFS REST API
HDFS Java API
演練：HDFS文件操作命令
演練：HDFS編程示例

第三部分：MapReduce分布式計(jì)算系統(tǒng)--海量數(shù)據(jù)處理的利器
1、MapReduce的三層設(shè)計(jì)理念
分布治之的設(shè)計(jì)思想（Map與Reduce）
數(shù)據(jù)處理引擎（編程模型）
運(yùn)行時(shí)環(huán)境（任務(wù)調(diào)度與執(zhí)行）
2、MapReduce的基本架構(gòu)
JobTracker作業(yè)跟蹤器
TaskTracker任務(wù)跟蹤器
MapReduce與HDFS的部署關(guān)系
3、MapReduce編程模型概述
編程接口介紹
Hadoop工作流實(shí)現(xiàn)原理
4、MapReduce作業(yè)調(diào)度機(jī)制
MapReduce作業(yè)生命周期
作業(yè)調(diào)度策略
靜態(tài)資源管理方案
5、數(shù)據(jù)并行處理機(jī)制（五步驟）
Input階段實(shí)現(xiàn)
Map階段實(shí)現(xiàn)
Shuffle階段實(shí)現(xiàn)
Reduce階段實(shí)現(xiàn)
Output階段
6、MapReduce容錯(cuò)機(jī)制
任務(wù)失敗與重新嘗試
節(jié)點(diǎn)失效與重調(diào)度
單點(diǎn)故障
7、MapReduce性能優(yōu)化
優(yōu)化方向與思路
磁盤IO性能優(yōu)化
分片優(yōu)化
線程數(shù)量?jī)?yōu)化
內(nèi)存優(yōu)化
壓縮優(yōu)化
8、MapReduce操作接口
Job Shell
Web UI
案例演練：MapReduce編程示例
9、YARN：下一代通用資源管理系統(tǒng)
MRv1的局限性
YARN基本框架
NN HA：解決單點(diǎn)故障
HDFS Federation：解決擴(kuò)展性問(wèn)題

第四部分：HBase非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)--海量數(shù)據(jù)的黎明
1、HBase的使用場(chǎng)景
2、HBase的基本架構(gòu)
Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)器
Master主控服務(wù)器
Region Server區(qū)域服務(wù)器
3、HBase的數(shù)據(jù)模型
HBase的表結(jié)構(gòu)
行鍵、列鍵、時(shí)間戳
4、HBase的存儲(chǔ)模型
基本單位Region
存儲(chǔ)格式HFile
5、數(shù)據(jù)分裂機(jī)制Split
6、數(shù)據(jù)合并機(jī)制Compaction
minor compaction
major compaction
7、HLog寫前日志
8、數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫操作
數(shù)據(jù)庫(kù)寫入
數(shù)據(jù)庫(kù)讀取
三次尋址
9、HBase操作接口
Native Java API
HBase Shell
批量加載工具
HiveQL操作
10、HBase性能優(yōu)化
寫速度優(yōu)化
讀速度優(yōu)化
11、HBase集群監(jiān)控與管理
案例演練：HBase命令操作實(shí)例

第五部分：Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)--高級(jí)的編程語(yǔ)言
1、Hive是什么
2、Hive與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別
3、Hive系統(tǒng)架構(gòu)
用戶接口層
元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層
驅(qū)動(dòng)層
4、Hive常用服務(wù)
5、Hive元數(shù)據(jù)的三種部署模式
6、Hive的命名空間
7、Hive數(shù)據(jù)類型與存儲(chǔ)格式
數(shù)據(jù)類型
TextFile/SequenceFile/RCFile
8、Hive的數(shù)據(jù)模型
管理表
外部表
分區(qū)表
桶表
9、HQL語(yǔ)言命令實(shí)例
DDL數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言
DML數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言
QUERY數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言
10、Hive自定義函數(shù)
基本函數(shù)（UDF）
聚合函數(shù)（UDAF）
表生成函數(shù)（UDTF）
11、Hive性能優(yōu)化
動(dòng)態(tài)分區(qū)
壓縮
索引
JVM重用
案例演練：Hive命令操作實(shí)例

第六部分：Sqoop數(shù)據(jù)交互工具--與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的橋梁
1、Sqoop是什么
2、Sqoop的架構(gòu)和功能
Sqoop1架構(gòu)
Sqoop2架構(gòu)
3、數(shù)據(jù)雙向交換
數(shù)據(jù)導(dǎo)入過(guò)程
數(shù)據(jù)導(dǎo)出過(guò)程
4、數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具與命令介紹
案例演練：Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出實(shí)際操作

第七部分：Pig數(shù)據(jù)流處理引擎--數(shù)據(jù)腳本語(yǔ)言
1、Pig介紹
2、命令行交互工具Grunt
3、Pig數(shù)據(jù)類型
4、Pig Latin腳本語(yǔ)言介紹
基礎(chǔ)知識(shí)
輸入和輸出
關(guān)系操作
調(diào)用靜態(tài)Java函數(shù)
5、Pig Latin高級(jí)應(yīng)用
6、開發(fā)與測(cè)試Pig Latin腳本
開發(fā)工具
任務(wù)狀態(tài)監(jiān)控
調(diào)試技巧
7、腳本性能優(yōu)化
8、用戶自定義函數(shù)UDF
案例演練：Pig Latin腳本編寫、測(cè)試與運(yùn)行操作

結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。 

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