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| *章 | Hadoop入门和平台搭建 | Hadoop简介 | 分布式和传统单机模式 |
了解为什么要使用Hadoop； 掌握Hadoop的体系结构和环境搭建； |
| 生活中分布式的场景 | ||||
| Hadoop背景和工作原理 | ||||
| Mapreduce工作原理剖析 | ||||
| 第二代MR——Yarn原理剖析 | ||||
| Cloudera | Cloudera Manager 4.1.2安装 | |||
| Cloudera Hadoop 4.1.2 安装 | ||||
| CM集群管理 | 添加删除服务 | |||
| 添加节点、退役和删除节点 | ||||
| 节点角色调整 | ||||
| 属性配置及同步到客户端 | ||||
| 进程维护，日志查看 | ||||
| Hadoop fs 命令 | Hadoop fs 命令详解 | |||
| 第二章 | Cloudera Hadoop 4 | Hadoop基础 | Hadoop平台数据处理流程 | Cloudera Hadoop 4掌握和应用 |
| Hadoop工作原理、调度策略 | ||||
| Hadoop开发作业形式 | ||||
| Hive基础 | Hive工作原理和基本使用 | |||
| Hive元数据管理和语法详解 | ||||
| Hive表和存储结构 | ||||
| 运维案例： 单机存储均衡和坏block处理 | ||||
| Hive进阶 | Hive QL（一） | |||
| Hive QL（二） | ||||
| UDF和UDAF开发 | ||||
| UDAF开发和JDBC访问 | ||||
| Hive优化规则 | ||||
| Hive数据压缩技术 | ||||
| Hive-f封装支持传参（一） | ||||
| Hive-f封装支持传参（二） | ||||
| Sqoop | Sqoop使用（一） | |||
| Sqoop使用（二） | ||||
| Sqoop作业调度 | ||||
| Hbase基础 | HBase体系结构 | |||
| HBase表设计案例 | ||||
| HBase数据加载(Sqoop和Java) | ||||
| HBase存储机制 | ||||
| HBase进阶 | Java操作Hbase（一） | |||
| Java操作Hbase（二） | ||||
| Java操作Hbase（三） | ||||
| HBase与Hive接口 | ||||
| Hbase项目实战（一） | 订单在线实时查询项目介绍 | |||
| 订单在线实时查询_Schema设计和HBase数据加载 | ||||
| 订单在线实时查询_DAO层实现 | ||||
| 订单在线实时查询_DAO层和前台实现 | ||||
| Hbase项目实战（二） | 电商日志流量分析_项目介绍 | |||
| 电商日志流量分析_业务实现（一） | ||||
| 电商日志流量分析_业务实现（二） | ||||
| 电商日志流量分析_业务实现（三） | ||||
| 电商日志流量分析_业务实现（四） | ||||
| Cloudera Hadoop 5 | CDH5搭建之CM5安装部署 | |||
| CDH5搭建和CM界面化集群管理 | ||||
| 第三章 |
深入浅出Hive 企业级架构优化 |
Hive企业级架构优化 | Hive体系结构及Hive作业形式 |
掌握Hive 企业级的架构优化 |
| Hive优化策略大探底及架构优化案例（一） | ||||
| 架构优化案例（二）之降IO负载策略I | ||||
| 架构优化案例（二）之降IO负载策略II | ||||
| 架构优化案例（二）之降IO负载策略III—压缩和分布式缓存 | ||||
| Hive语法优化 | Hive语法、参数层面优化（一） | |||
| Hive语法、参数层面优化（二） | ||||
| Hive语法、参数层面优化（三） | ||||
| Hive语法、参数层面优化（四） | ||||
| Impala | Impala的介绍 | |||
| Impala的使用 | ||||
| 第四章 | 作业调度系统 | 调度系统简介 | 调度系统的介绍 | 了解和掌握开源作业调度系统 |
| Linux Crontab 调度详解 | ||||
| 阿里开源的调度系统Zeus | Zeus的介绍 | |||
| Zeus的部署和使用 | ||||
| Zeus的进阶使用 | ||||
| 第五章 | Mapreduce编程 | Mapreduce简介 | Mapreduce API类介绍 | 了解和掌握Mapreduce的使用 |
| 入门程序开发 | ||||
| Mapreduce案例 | 案例开发（一） | |||
| 案例开发（二） | ||||
| 进阶案例 | ||||
| 第六章 | Zookeeper | Zookeeper入门和实战 | Zookeeper熟悉和用途综述 | 了解和掌握Zookeeper的使用 |
| Zookeeper集群搭建、命令行Client操作 | ||||
| Watches、Node、API介绍、Java Client开发 | ||||
| Java Client 进阶练习 | ||||
| 实战案例开发（一）之配置管理 | ||||
| 实战案例开发（二）之分布式锁实现 | ||||
| 运维和监控 | 运维指南及注意事项 | |||
| 运维和监控Web平台搭建和使用 | ||||
| 第七章 | Storm | Storm基础 | Storm简介 |
掌握Storm的体系结构、工作原理、Storm的单机环境配置、集群环境配置；掌握Storm核心组件，包括Spout、Bolt、Stream Groupings等； 了解Storm实现消息处理的安全性，*消息处理无遗漏； 了解Storm的批处理事务处理； |
| Storm原理和概念 | ||||
| Zookeeper集群搭建及基本使用 | ||||
| Storm集群搭建及测试 | ||||
| Storm进阶 | Storm API简介和入门案例开发 | |||
| Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略 | ||||
| 案例实战：Grouping策略及并发 | ||||
| 并发度详解、案例开发（高并发运用） | ||||
| 案例实战：计算网站PV | ||||
| 案例优化：引入Zookeeper锁控制线程操作 | ||||
| 案例优化：计算网站UV（去重计算模式） | ||||
| 运维案例：集群统一启动和停止shell脚本开发 | ||||
| Storm批处理和事务处理 | 批处理事务原理详解 | |||
| Storm事务API及案例分析 | ||||
| Storm事务案例实战：ITransactionalSpout | ||||
| Storm事务案例优化：按天计算 | ||||
| Storm分区事务案例实战 | ||||
| Storm不透明分区事务案例实战 | ||||
| DRPC精解和案例分析 | ||||
| Storm Trident | Storm Trident入门 | |||
| Trident API和概念 | ||||
| Storm Trident案例实战：计算网站PV | ||||
| ITridentSpout、FirstN（取Top N）实现、流合并和Join | ||||
| Storm Trident之函数、流聚合及核心概念State | ||||
| Storm Trident综合实战（一）（基于HBase的State） | ||||
| Storm Trident综合实战（二） | ||||
| Storm Trident综合实战（三） | ||||
| Storm集群和作业监控告警开发 | ||||
| Kafka | Kafka的简介 | |||
| Kafka的使用 | ||||
| 第八章 | Spark | Spark基础 | Spark的概念 |
掌握Spark与Hadoop的比较、Spark环境搭建；了解Spark缓存策略；了解Spark的transformation和action； 了解Spark的容错机制；掌握Spark的核心组件使用；理解Spark的各种RDD； |
| Spark生态系统 | ||||
| Spark的核心RDD和Lineage | ||||
| RDD的存储、容错机制、内部设计及数据模型 | ||||
| Spark进阶 | Spark调度框架 | |||
| Spark的分布式部署方式 | ||||
| 基于Mesos的Spark模式 | ||||
| 基于YARN的Spark模式 | ||||
| Spark的独立模式部署 | ||||
| Spark的YARN模式部署 | ||||
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