大数据时代下，程序员们的进军之路
一、Hadoop入门
二、1、Hadoop产生背景
2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、Hadoop应用案例介绍
4、分布式系统概述
5、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
6、Hadoop核心MapReduce
1、HDFS简介
2、HDFS的系统组成介绍
3、HDFS的组成部分详解
4、副本存放策略及路由规则
5、NameNode Federation
6、命令行接口
7、Java接口
8、客户端与HDFS的数据流讲解
三、初级MapReduce —— 成为Hadoop开发人员的基础课程
1、理解map、reduce计算模型
2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程
3、Yarn模型
4、序列化
5、MapReduce的类型与格式
6、MapReduce开发环境搭建
7、MapReduce应用开发
四、高级MapReduce —— 高级Hadoop开发人员的关键
1、使用压缩分隔减少输入规模
2、利用Combiner减少中间数据
3、编写Partitioner优化负载均衡
4、如何自定义排序规则
5、如何自定义分组规则
6、MapReduce优化
7、编程实战
1、Hadoop集群的搭建
2、Hadoop集群的监控
3、Hadoop集群的管理
六、ZooKeeper —— 构建分布式系统的基础框架
1、ZooKeeper体现结构
2、ZooKeeper集群的安装
3、操作ZooKeeper
七、HBase —— 面向列的实时分布式数据库
1、HBase定义
2、HBase与RDBMS的对比
3、数据模型
4、系统架构
八、HBase集群及其管理
1、集群的搭建过程讲解
2、集群的监控
3、集群的管理
九、HBase客户端
1、HBase Shell以及演示
2、Java客户端以及代码演示
十、Pig —— 进行Hadoop计算的另一种框架
1、Pig概述
2、安装Pig
3、使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive —— 使用SQL进行计算的Hadoop框架
1、数据仓库基础知识
2、Hive定义
3、Hive体系结构简介
4、Hive集群
5、客户端简介
6、HiveQL定义
7、HiveQL与SQL的比较
8、数据类型
9、表与表分区概念
十二、Sqoop，Hadoop与rdbms进行数据转换的框架
1、配置Sqoop
2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中
3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中
十三、Storm
1、Storm基础知识
2、Storm集群搭建
3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等
4、Storm消息可靠性：消息失败的重发
5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN
6、Storm编程实战
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