大数据、云计算该如何学习？_在互联网+时代,你是如何利用移动学习、大数据、云计算或者更新的数宇技术来提

大数据之Linux+大数据开发篇

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阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术

课程一、大数据运维之Linux基础

本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业

中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。

1）Linux系统概述

2）系统安装及相关配置

3）Linux网络基础

4）OpenSSH实现网络安全连接

5）vi文本编辑器

6）用户和用户组管理

7）磁盘管理

8）Linux文件和目录管理

9）Linux终端常用命令

10）linux系统监测与维护

课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通

本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架

YARN，是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架

MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控，MapReduce编

程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。

一、初识Hadoop 2.x

1）大数据应用发展、前景

2）Hadoop 2.x概述及生态系统

3）Hadoop 2.x环境搭建与测试

二、深入Hadoop 2.x

1）HDFS文件系统的架构、功能、设计

2）HDFS Java API使用

3）YARN 架构、集群管理、应用监控

4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优

三、高级Hadoop 2.x

1）分布式部署Hadoop 2.x

2）分布式协作服务框架Zookeeper

3）HDFS HA架构、配置、测试

4）HDFS 2.x中高级特性

5）YARN HA架构、配置

6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）

四、实战应用

1）以【用户浏览日志】数据进行实际的分析 2）原数据采集 3）数据的预处理（ETL） 4）数据的分析处理（MapReduce）

课程三、大数据开发核心技术 - 大数据仓库Hive精讲

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行

运行。其优点是学习成本低，可以通类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

一、Hive 初识入门

1）Hive功能、体系结构、使用场景

2）Hive环境搭建、初级使用

3）Hive原数据配置、常见交互方式

二、Hive深入使用

1）Hive中的内部表、外部表、分区表

2）Hive 数据迁移

3）Hive常见查询（select、where、distinct、join、group by）

4）Hive 内置函数和UDF编程

三、Hive高级进阶

1）Hive数据的存储和压缩

2）Hive常见优化（数据倾斜、压缩等）

四、结合【北风网用户浏览日志】实际案例分析

1）依据业务设计表

2）数据清洗、导入（ETL）

3）使用HiveQL，统计常见的网站指标

课程四、大数据协作框架 - Sqoop/Flume/Oozie精讲

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL

,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部

署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项目。

一、数据转换工具Sqoop

1）Sqoop功能、使用原则

2）将RDBMS数据导入Hive表中（全量、增量）

3）将HDFS上文件导出到RDBMS表中

二、文件收集框架Flume

1）Flume 设计架构、原理（三大组件）

2）Flume初步使用，实时采集数据

3）如何使用Flume监控文件夹数据，实时采集录入HDFS中 4）任务调度框架Oozie

三、Oozie功能、安装部署

1）使用Oozie调度MapReduce Job和HiveQL

2）定时调度任务使用

课程五、大数据Web开发框架 - 大数据WEB 工具Hue精讲

Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通

过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。

1）Hue架构、功能、编译

2）Hue集成HDFS

3）Hue集成MapReduce

4）Hue集成Hive、DataBase

5）Hue集成Oozie

课程六、大数据核心开发技术 - 分布式数据库HBase从入门到精通

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase在

Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大

规模结构化存储集群

一、HBase初窥使用

1）HBase是什么、发展、与RDBMS相比优势、企业使用

2）HBase Schema、表的设计

3）HBase 环境搭建、shell初步使用（CRUD等）

二、HBase 深入使用

1）HBase 数据存储模型

2）HBase Java API使用（CRUD、SCAN等）

3）HBase 架构深入剖析

4）HBase 与MapReduce集成、数据导入导出

三、HBase 高级使用

1）如何设计表、表的预分区（依据具体业务分析讲解）

2）HBase 表的常见属性设置（结合企业实际）

3）HBase Admin操作（Java API、常见命令）

四、【北风网用户浏览日志】进行分析

1）依据需求设计表、创建表、预分区

2）进行业务查询分析

3）对于密集型读和密集型写进行HBase参数调优

课程七、Spark技术实战之基础篇 -Scala语言从入门到精通

为什么要学习Scala？源于Spark的流行，Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架，采用Scala语言实现，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承诺大力推进

Apache Spark项目，并称该项目为：在以数据为主导的，未来十年最为重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台，

Scala具有数据处理的天然优势，Scala是未来大数据处理的主流语言

1)-Spark的前世今生

2)-课程介绍、特色与价值

3)-Scala编程详解：基础语法

4)-Scala编程详解：条件控制与循环

5)-Scala编程详解：函数入门

6)-Scala编程详解：函数入门之默认参数和带名参数

7)-Scala编程详解：函数入门之变长参数

8)-Scala编程详解：函数入门之过程、lazy值和异常

9)-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组

10)-Scala编程详解：数组操作之数组转换

11)-Scala编程详解：Map与Tuple

12)-Scala编程详解：面向对象编程之类

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