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　課程目標：

　　通過本次Hadoop培訓，會對大數據離線計算、實時計算的企業級構架有清晰的理解以及對常用的成熟的大數據開源項目從原理到使用有深入的理解。

　　實時計算的項目常用組合為Flume(數據采集) + Kafka(高可用高并發分布式消息隊列) + spark streaming(流式計算) + hbase(分布式列式存儲數據庫，億級行百萬列毫秒級查詢)

　　離線計算項目常用組合為分布式文件存儲HDFS，資源調度器、分布式計算框架MapReduce、數據倉庫Hive。

　　課程大綱：

　　第一 部份

　【1】

　　離線計算：

　　Hadoop大數據生態圈、分布式存儲HDFS、資源管理

　　大數據生態圈介紹

　　開源相關項目說明以及每個項目的用途

　　實時計算整體構架詳解

　　離線計算整體構架詳解

　　分布式文件系統HDFS是什么

　　HDFS的體系結構

　　HDFS高可用集群原理詳解

　　HDFS如何使用

　　資源管理器介紹以及構架

　　資源管理器核心組件詳解

　　資源調度器詳解

　　【2】

　　離線計算：

　　Hadoop MapReduce&Hive

　　分布式計算MapReduce介紹

　　MapReduce整體流程

　　MapReduce實例

　　數據倉庫工具Hive介紹

　　Hive模型介紹：數據庫、表、分區、高級函數

　　Hive元數據介紹

　　第二部份

　　【1】

　　實時計算：

　　數據采集Flume、分布式消息隊列Kafka

　　實時計算整體構架設計

　　Flume是什么以及體系結構介紹

　　Flume組件介紹：agent、source、channel、sink

　　Flume高可用拓撲介紹

　　Kafka體系結構詳解

　　Kafka核心概念

　　Kafka高可用高并發原理

　　Kafka生產者消費者

　　Flume寫入kafka

　　【2】

　　實時計算：

　　spark streaming流式計算、HBase分布式列存儲

　　spark是什么以及體系結構

　　彈性分布式數據集RDD

　　spark streaming流式計算體系結構

　　spark steaming讀取kafka

　　spark算子詳解

　　HBase存儲數據庫體系結構

　　Hbase的高可用

　　HBase數據模型詳解

　　HBase毫秒級查詢