Hadoop是什么，為什么要學(xué)習(xí)Hadoop?

      Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會(huì)開發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱HDFS。HDFS有著高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

     Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop 是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外，Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
     Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。本課程的講解是采用linux平臺(tái)進(jìn)行模擬講解，完全基于真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行模擬現(xiàn)實(shí)

 

 

亮點(diǎn)一:課程全面升級(jí)

 

      本課程是原熱門課程《深入淺出Hadoop實(shí)戰(zhàn)開發(fā)》和《Hadoop應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》的升級(jí)版，在課程內(nèi)容上，加入了更多hadoop的新特性，比如namenode HA，hdfs federation， Yarn等。Storm作為全新的內(nèi)容被引入到課程中。在課程使用的案例中，不僅沿用和強(qiáng)化了老課程的經(jīng)典應(yīng)用，同時(shí)引入了其他經(jīng)典的案例。

 

亮點(diǎn)二:技術(shù)點(diǎn)全面,體系完善

 

     本課程在兼顧Hadoop課程知識(shí)體系完善的前提下，把實(shí)際開發(fā)中應(yīng)用最多、最深、最實(shí)用的技術(shù)抽取出來，通過本課程，你將達(dá)到技術(shù)的新高點(diǎn)，進(jìn)入云計(jì)算 的美好世界。在技術(shù)方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機(jī)制；HDFS基本配置管理；MapReduce原理； HBase的系統(tǒng)架構(gòu)；HBase的表結(jié)構(gòu)；HBase如何使用MapReduce；MapReduce高級(jí)編程；Hive入 門；Hive結(jié)合MapReduce；Hadoop的集群安裝；namenode HA；HDFS federation等眾多知識(shí)點(diǎn)。

 

亮點(diǎn)三:基礎(chǔ)+實(shí)戰(zhàn)=應(yīng)用,兼顧學(xué)與練

 

    本課程每階段都安排了實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用項(xiàng)目,以此方便學(xué)生能更快的掌握知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)用，如在第一階段,課程結(jié)合HDFS應(yīng)用,講解了圖片服務(wù)器的設(shè)計(jì)、以及如何 利用Java API去對(duì)HDFS操作、在第二階段;課程結(jié)合HBase實(shí)現(xiàn)微博項(xiàng)目的各種功能，使學(xué)員可以活學(xué)活用。在第三階段:HBase和MapReduce結(jié)合 時(shí)下了實(shí)現(xiàn)話單查詢與統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，在第四階段，Hive實(shí)戰(zhàn)部分，通過實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，使學(xué)員在最短的時(shí)間內(nèi)掌握Hive的高級(jí)應(yīng)用。

 

亮點(diǎn)四:講師豐富的電信集團(tuán)云平臺(tái)運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)

 

     講師明義擁有豐富的電信集團(tuán)工作經(jīng)驗(yàn)，目前負(fù)責(zé)云平臺(tái)的各方面工作，并擁有多年的企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。講課內(nèi)容完全貼近企業(yè)需求，絕不紙上談兵。

 

 

hadoop版本:hadoop 2.4.1

 

hive版本:hive 0.13.1

 

hbase版本:hbase 0.98.6.1

 

centos版本:6.5

 

 

 01，課程介紹，HDFS架構(gòu)和原理，搭建CentOS開發(fā)環(huán)境

> Hadoop背景

> HDFS設(shè)計(jì)目標(biāo)，應(yīng)用場(chǎng)景，架構(gòu)分析

> 使用Virtual安裝CentOS虛擬機(jī)

> 虛擬機(jī)環(huán)境配置

 

02，hdfs單機(jī)和集群的配置安裝

> Hadoop單機(jī)版安裝和配置

> Hadoop集群安裝和配置

> Hadoop命令行和WebUI的使用

 

03，hdfs應(yīng)用-云存儲(chǔ)系統(tǒng)（1）

> 云存儲(chǔ)系統(tǒng)介紹和基本架構(gòu)

> 搭建Eclipse和Maven開發(fā)環(huán)境

> 使用Maven創(chuàng)建并配置Struts2應(yīng)用

> 使用bootstrap搭建UI框架

 

04，hdfs應(yīng)用-云存儲(chǔ)系統(tǒng)（2）

> 安裝和配置Redis

> 用戶管理模塊開發(fā)

 

05，hdfs應(yīng)用-云存儲(chǔ)系統(tǒng)（3）

> gson介紹和使用實(shí)例

> 實(shí)現(xiàn)普通的文件上傳，刪除，下載

 

06，hdfs應(yīng)用-云存儲(chǔ)系統(tǒng)（4）

> 實(shí)現(xiàn)基于HDFS的上傳，下載和刪除

> HDFS小文件管理方式：SequenceFile和Har

 

07，深入hdfs-NameNode和DataNode

> hdfs的架構(gòu)介紹

> hdfs如何讀寫文件

> FSImage和EditLog

> Rack Awareness

> hdfs基本管理

 

08，深入hdfs-HDFS federation

> HDFS節(jié)點(diǎn)管理

> HDFS升級(jí)和回滾

> HDFS Federation

> 如何使用ViewFS

 

09，namenode HA

> zookeeper配置

> namenode HA(雙機(jī))安裝和配置

 

10，yarn和mapreduce

> 配置Yarn（單機(jī)和集群）

> MapReduce的工作原理

> 第一個(gè)MapRedcue程序

> Yarn命令行工具

 

11，mapreduce應(yīng)用-搜索提示（1）

> 工作原理介紹（Ajax）

> 使用JQuery的AutoComplete控件搭建UI

 

12，mapreduce應(yīng)用-搜索提示（2）

> 繼承Mapreduce程序

> 使用Redis保存中間數(shù)據(jù)

> 如何對(duì)增量和全量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

> ”潛在好友推薦“算法介紹

 

13，mapreduce的采樣工具和partitiion

> 采樣和分區(qū)的工作原理

> RandomSampler,InputSampler,IntervalSampler

> TotalOrderPartitioner(全局排序)

 

14，Map Join和Reduce Join

> Reduce side join

> Map side join

> 如何自定義數(shù)據(jù)類型

> 如何使用DistributedCache

 

15，mapreduce應(yīng)用-PageRank

> PageRank算法詳細(xì)講解

> 如何用mapreduce實(shí)現(xiàn)PageRank算法

 

16, Hive入門

> Hive的架構(gòu)

> CLI, Hive Server, HWI介紹

> 配置Hive，使用Mysql存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)

> CLI的基本使用

 

17, hive應(yīng)用-搜索提示（1）

> Tomcat日志解析

> 使用正則表達(dá)式解析Tomcat日志

> 在查詢中使用正則表達(dá)式

 

18, hive應(yīng)用-搜索提示（2）

> 在hive查詢中調(diào)用python腳本實(shí)現(xiàn)Redis插入

 

19，HQL（1）

> HQL基礎(chǔ)：DDL，DML

> 數(shù)據(jù)類型：原子與集合

> TextFile的默認(rèn)編碼及自定義編碼

 

20，HQL（2）

> Hive查詢

> 正則表達(dá)式，基本函數(shù)，集合函數(shù)，表函數(shù)

> 嵌套查詢，case when語句，like和rlike

> Groupby和Having等

 

21，Hive自定義函數(shù)

> 如何編寫自定義函數(shù)

> 在自定義函數(shù)中連接Redis

> 在自定義函數(shù)中使用CacheFile

 

22，Compression in Hadoop

> Compression in Hadoop介紹

> 在MapReduce和Hive中使用Compression

> 安裝和配置lzo

 

23,24， HBase入門

> Hbase架構(gòu)

> Hbase集群安裝

> 使用HBase Shell

 

25,26,27，HBase應(yīng)用 - 話單查詢

> Hbase Java API

> Struts2 and JSP

> Jquery Datatable and Datepicker

 

28,29,30，HBase應(yīng)用 - 微博

> 表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

> 關(guān)注好友

> 發(fā)微博

> 我的主頁

 

 31,32，Storm入門

 

> Storm架構(gòu)及原理介紹

> 安裝Storm

> 實(shí)現(xiàn)第一個(gè)topology

> Storm的grouping

 

33，Queue spout和DRPC

 

34,35，storm應(yīng)用 - 語音話單計(jì)費(fèi)

 

> 搭建計(jì)費(fèi)topology

> 實(shí)現(xiàn)Queue spout和Mysql入庫bolt

> 實(shí)現(xiàn)漫游和長(zhǎng)途類型計(jì)算

> 計(jì)費(fèi)邏輯的實(shí)現(xiàn)

> 整合所有功能到topology中

> 各個(gè)功能模塊的驗(yàn)證

 

 

課程截圖

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