《企业级Hadoop 2.X应用开发基础课程》大纲

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Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章:Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问,巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。

第二章:HDFS(分布式文件系统)2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令:hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析,理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。

第三章:MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念:Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型:Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例,理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序,实现单词计数功能。

第四章:YARN(资源管理器)4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练,掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况,提出优化方案。

《Hadoop》实验教学大纲(大数据)

《Hadoop》实验教学大纲(大数据)

《H a d o o p》实验教学大纲课程代码:实验学时:16先修课程:《大数据导论》一、目的要求目的:使学生能够掌握大数据平台Hadoop的基本概念,并根据Hadoop处理大批量数据集的存储与分析计算,掌握调试程序的基本技巧,初步了解大数据开发所要经历的阶段,为学生从事大数据开发和数据处理工作打下坚实的基础。

要求:熟悉Linux系统和Java se编程,根据实验内容和要求,认真完成程序编写、上机调试、运行结果分析,书写实验报告。

二、实验项目内容及学时分配实验一、Linux及虚拟机安装搭建(3学时)1.实验目的要求(1)安装VMware虚拟机;(2)通过VMware虚拟机编译、安装Linux CentOS系统。

2.实验主要内容通过在计算机系统上编译和安装Linux系统环境,为Hadoop软件安装和搭建提供工作环境。

3.实验类别:基础4.实验类型:验证5.实验要求:必做6.主要仪器:微型计算机实验二、Hadoop的安装搭建(3学时)1.实验目的要求掌握大数据核心框架Hadoop的安装和部署,包括伪分布式集群的安装部署和完全分布式的安装和部署。

2.实验主要内容通过上机在Linux系统环境进行Hadoop平台的安装和部署,完成大数据分布式处理平台的搭建。

3.实验类别:基础4.实验类型:验证5.实验要求:必做6.主要仪器:微型计算机实验三、HDFS Shell应用(3学时)1.实验目的要求(1)掌握分布式文件存储与管理系统hdfs的数据上传与下载命令;(2)掌握hdfs文件增删改查等操作命令;(3)掌握分布式系统hdfs的运行原理。

2.实验主要内容(1)hdfs hadoop put get mkdir ls 等命令的使用(2)NameNode datanode的作用及原理3.实验类别:基础4.实验类型:设计5.实验要求:必做6.主要仪器:微型计算机实验四、MapReduce编程(3学时)1.实验目的要求(1)正确使用MapReduce编程;(2)MapReduce编程的编程格式;(3)“WC”编程;2.实验主要内容(1)MapReduce固定格式语法编程,map编程、reduce编程(2)自定义函数编程,UDF、UDAF等函数编程3.实验类别:专业基础4.实验类型:设计5.实验要求:必做6.主要仪器:微型计算机实验五、MapReduce数据倾斜等优化(4学时)1.实验目的要求(1)掌握MapReduce编程的优化;(2)熟练掌握数据倾斜等MapReduce任务问题的优化。

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲课程名称:Hadoop大数据开发基础课程类别:必修适用专业:大数据技术类相关专业总学时:64学时(其中理论28学时,实验36学时)总学分:4.0学分一、课程的性质随着时代的发展,大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。

与此同时,针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中,逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。

Hadoop分布式集群系统架构,具有高可用性、高容错性和高扩展性等优点,由于它提供了一个开放式的平台,用户可以在不了解底层实现细节的情形下,开发适合自身应用的分布式程序。

经过多年的发展,目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈,包括了Hive、HBase、Spark等一系列组件,成为应用最广泛、最具有代表性的大数据技术之一。

因此,学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。

为了满足企业的大数据人才需求,帮助学者掌握相关技术知识解决实际的业务需求,特开设Hadoop大数据开发基础课程。

二、课程的任务通过本课程的学习,使学生掌握Hadoop、Hive和HBase集群的安装配置,能够根据具体需求编写MapReduce程序解决实际业务问题,使用Hive、HBase进行数据存储、查询余分析,最后详细拆解并学习电影网站用户影评分析案例,将理论与实践相结合,为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力,加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 平时作业(10%)+ 课堂参与(20%)+ 期末考核(70%),期末考试建议采用开卷形式,试题应包括基本概念、组件安装流程、开发环境搭建流程、MapReduce编程、Hive与HBase的数据存储与查询操作、案例分析实现流程等部分,题型可采用选择题、判断题、简答题、应用题等方式。

六、教材与参考资料1.教材Hadoop大数据开发基础2.参考资料。

Hadoop基础培训教程

Hadoop基础培训教程

Hadoop基础培训教程Hadoop是一个开源的分布式系统框架,旨在解决处理大规模数据集的计算问题。

它是由Apache软件基金会开发,基于Java语言编写的,让用户能够使用一台集群来处理大量的数据。

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。

HDFS是分布式文件系统,负责文件存储和数据的读写。

而MapReduce则是计算模型,负责对大规模数据进行分析和处理。

对于Hadoop初学者来说,为了更好地理解它的运作原理,学习Hadoop基础知识非常必要。

下面我们就来介绍一下基于Cloudera企业版的Hadoop基础培训教程。

第一单元:介绍Hadoop及其生态系统本单元通过简单的介绍,让学员对Hadoop及其生态系统的组成有一个基本的认识,深入了解Hadoop的重要性和他对数据处理有何帮助。

第二单元:Hadoop的安装这一单元的学习主要集中于Hadoop的安装。

在这个单元中,你将学习如何安装Hadoop和所有需要的依赖项(如Java、SSH等)。

第三单元:Hadoop的概念和结构这个单元是关于Hadoop的基本概念和结构的介绍。

你将学习如何理解Hadoop中常用到的词汇,例如:NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等,以及结构中的各个部分。

第四单元:Hadoop的分布式存储系统(HDFS)在这个单元中,你将学习分布式存储系统(HDFS)的基本原理和工作方式。

同时,你还将学习如何在Hadoop集群上存储和读取数据。

第五单元:Hadoop MapReduce数据处理这是学习Hadoop最关键的部分之一。

在本单元中,你将学习如何使用MapReduce处理数据,从而实现基于Hadoop的大规模数据分析和处理。

第六单元:Hadoop的集成在本单元中,你将学习如何将Hadoop集成到你的应用程序中,以便实现大数据分析。

第七单元:Hadoop的优化和管理在这个单元中,你将学习如何优化和管理Hadoop集群的性能,包括了资源和任务管理、容错处理等内容。

企业级项目开发实践 大纲

企业级项目开发实践 大纲

企业级项目开发实践大纲
一、引言
1. 企业级项目开发的重要性
2. 本文的目的和结构
二、企业级项目开发基础
1. 企业级项目特点
2. 企业级项目开发流程
3. 项目管理的基本概念和方法
三、企业级项目需求分析
1. 需求收集和定义
2. 需求分析和规格编写
3. 需求变更管理
四、企业级项目设计
1. 架构设计
2. 系统设计
3. 数据库设计
4. 接口设计
5. 用户体验设计
五、企业级项目开发实践
1. 编程语言和开发环境选择
2. 企业级应用框架使用
3. 模块化开发和代码规范
4. 单元测试和集成测试
5. 代码审查和持续集成/持续部署(CI/CD)
六、企业级项目部署与运维
1. 服务器环境搭建
2. 自动化部署策略
3. 系统监控和日志管理
4. 故障排查和性能优化
5. 安全策略和最佳实践
七、企业级项目管理和团队协作
1. 项目管理和敏捷开发方法论
2. 团队协作工具和技术
3. 沟通技巧和团队建设
4. 项目风险管理和质量保证
八、案例分析与实践
1. 典型企业级项目案例解析
2. 基于案例的实际操作练习
3. 实践经验的分享和总结
九、结语
1. 企业级项目开发的挑战与机遇
2. 个人和企业的发展方向与展望。

hadoop课程设计

hadoop课程设计

hadoop课程设计一、课程设计背景Hadoop是一个开源的分布式计算框架,可以处理大规模数据集。

它有着高可靠性、高扩展性、高容错性等特点,被广泛应用于大数据领域。

因此,在大数据时代,学习和掌握Hadoop技术已经成为了必要的技能之一。

二、课程设计目标本次课程设计旨在让学生深入了解Hadoop的基本概念和架构,掌握Hadoop的常用工具和技术,并通过实践项目来提升其对Hadoop的理解和应用能力。

三、课程设计内容1. Hadoop基础知识介绍Hadoop的发展历程及其基本概念,如分布式系统、MapReduce等。

2. Hadoop架构及组件介绍Hadoop的体系结构及其各个组件,如HDFS、YARN等。

3. Hadoop常用工具和技术介绍常用的Hadoop工具和技术,如Sqoop、Flume、Hive等,并进行相关实验操作。

4. Hadoop实践项目通过实践项目来提升学生对于Hadoop的应用能力。

例如:使用MapReduce处理大规模数据集;使用Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS中;使用Flume收集日志数据等。

四、课程设计流程1. 第一周:Hadoop基础知识(1)介绍Hadoop的发展历程及其基本概念,如分布式系统、MapReduce等。

(2)了解Hadoop的体系结构及其各个组件,如HDFS、YARN等。

2. 第二周:Hadoop常用工具和技术(1)介绍常用的Hadoop工具和技术,如Sqoop、Flume、Hive等,并进行相关实验操作。

(2)使用Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS中。

3. 第三周:MapReduce编程(1)介绍MapReduce编程模型及其实现原理。

(2)通过实践项目来学习MapReduce编程,如使用MapReduce处理大规模数据集。

4. 第四周:Flume实践(1)介绍Flume的工作原理及其配置方法。

(2)通过实践项目来学习Flume的应用,如使用Flume收集日志数据。

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号:3250578学分:4学分学时:72学时(其中:讲课学时36上机学时:36)先修课程:《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程:Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业:大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程,大数据技术入门课程。

通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤,并通过编程练习和典型应用实例加深了解;同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解,如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。

开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。

完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。

二、教学条件要求操作系统:CenterOSHadoop版本:Hadoop2.7.4开发工具:Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程,期末考试采用百分制的闭卷考试模式。

学生的考试成绩由平时成绩(30%)和期末考试(70%)组成,其中,平时成绩包括出勤(5%)、作业(5%)、上机成绩(20%)o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。

七、大纲说明本课程的授课模式为:课堂授课+上机,其中,课堂主要采用多媒体的方式进行授课,并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度;上机主要是编写程序,要求学生动手完成指定的程序设计或验证。

hadoop入门学习内容有哪些?

hadoop入门学习内容有哪些?

hadoop入门学习内容有哪些?随着计算机网络基础设施的完善,社交网络和电商的发展以及物连网的推进,产生了越来越多的大数据,使得人工智能最近几年也有了长足的发展,大数据的存储和处理也越来越重要,国家对此也比较重视,学习大数据和人工智能的人也越来越多,Hadoop是目前世界上最流行的分布式数据处理框架,是大数据学习必学的框架知识。

初学Hadoop,最基础的也就是HDFS和Mapreduce了,HDFS 是一个分布式存储文件系统,Mapreduce是一个分布式计算的框架,两者结合起来,就可以很容易做一些分布式处理任务了。

Hadoop的学习可以从以下几个部分进行学习:一、Hadoop介绍和环境搭建1. Hadoop生态环境介绍2. Hadoop云计算中的位置和关系3. 国内外Hadoop应用案例介绍4. Hadoop概念、版本、历史5. Hadoop核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构6. Hadoop独立模式安装和测试7. Hadoop的集群结构8. Hadoop伪分布的详细安装步骤9. 通过命令行和浏览器观察Hadoop10. Hadoop启动脚本分析11. Hadoop完全分布式环境搭建12. Hadoop安全模式、回收站介绍二、HDFS体系结构和Shell以及Java操作1. HDFS底层工作原理2. HDFSdatanode,namenode详解3. 单点故障(SP0F)和高可用(HA)4. 通过API访问HDFS5. 常用压缩算法介绍和安装使用6. Maven介绍和安装,eclipse中使用Maven,搭建Maven本地仓库三、Mapreduce学习1. Mapreduce四个阶段介绍2. Job、Task介绍3. 默认工作机制4. 创建MR应用开发,获取年度的最高气温5. 在Windows上运行MR作业6. Mapper、Reducer7. InputSplit和OutputSplit8. Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner9. 通过计数器调试程序10. 在Windows安装Hadoop11. 在eclipse安装Hadoop插件,访问Hadoop资源12. 在eclipse中编写ant脚本13. YARN调度框架事件分发机制14. 远程调试资源管理器15. Hadoop的底层google ProtoBuf的协议分析16. Hadoop底层IPC原理和RPC四、Hadoop高可用-HA1. Hadoop2.x集群结构体系介绍2. Hadoop2.x集群搭建3. NameNode的高可用性(HA)4. HDFS Federation5. ResourceManager的高可用性(HA)6. Hadoop集群常见问题和解决办法。

hadoop教学大纲

hadoop教学大纲

hadoop教学大纲Hadoop教学大纲Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集的存储和分析。

它提供了一种可靠性和可扩展性的解决方案,使得处理海量数据变得更加容易和高效。

在当今数据驱动的世界中,了解和掌握Hadoop技术已经成为许多IT专业人士的必备技能。

因此,设计一份全面而有深度的Hadoop教学大纲至关重要。

第一部分:Hadoop基础在这一部分,我们将介绍Hadoop的基本概念和架构。

我们将深入了解Hadoop的核心组件,包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop分布式计算框架(MapReduce)。

我们将学习如何安装和配置Hadoop集群,并了解Hadoop的工作原理和数据处理流程。

第二部分:Hadoop生态系统Hadoop作为一个生态系统,还包括许多与之相关的工具和技术。

在这一部分,我们将介绍一些常用的Hadoop生态系统组件,如Hive、Pig、HBase和Sqoop 等。

我们将学习如何使用这些工具来进行数据存储、数据处理和数据分析。

此外,我们还将介绍一些其他与Hadoop集成的技术,如Apache Spark和Apache Kafka等。

第三部分:Hadoop应用开发在这一部分,我们将学习如何使用Hadoop进行应用开发。

我们将介绍Hadoop的编程模型和API,如Hadoop Streaming、Hadoop Pipes和Hadoop Java API等。

我们将学习如何编写MapReduce程序来处理大规模数据,并了解如何优化和调试这些程序。

此外,我们还将介绍一些Hadoop应用开发的最佳实践和常见问题的解决方案。

第四部分:Hadoop集群管理和性能调优在这一部分,我们将学习如何管理和维护Hadoop集群,并进行性能调优。

我们将介绍一些常用的Hadoop集群管理工具,如Apache Ambari和Cloudera Manager等。

我们将学习如何监控和调整Hadoop集群的性能,并了解如何解决常见的性能问题。

51CTO学院-Hadoop(2.x)应用系列视频课程

51CTO学院-Hadoop(2.x)应用系列视频课程

Hadoop(2.x)应用系列视频课程课程目标通过学习Hadoop2.x的教程,使学员能够掌握hadoop2的应用原理,对hadoop2的体系结构有清晰的认识,并能够熟练部署hadoop2的高可用环境进行分布式计算。

适用人群对hadoop2感兴趣的开发人员,系统架构师课程简介通过学习Hadoop2.x的教程,使学员能够掌握hadoop2的应用原理,对hadoop2的体系结构有清晰的认识,并能够熟练部署hadoop2的高可用环境进行分布式计算。

第一章Hadoop2系列讲座10课时2小时23分钟1Hadoop2.x系列课程的总体介绍[免费观看]3分钟2Hadoop2.x概述[免费观看]7分钟介绍Hadoop2.x的基本概念和基本应用场景3Hadoop2.x的分布式文件系统HDFS8分钟4Hadoop2.x的分布式资源管理系统YARN7分钟5Hadoop2.x的MapReduce(分布式结算框架)5分钟6Hadoop1与Hadoop2生态系统对比4分钟7Hadoop2.x的安装与部署的序言16分钟Hadoop2.x的安装与部署之前的序言部分,主要讲解Hadoop2-NameNode的HA模式的2种实现方式与Hadoop2-NameNode的Federation模式实现方式。

8Hadoop2经典分布式部署模式-第一讲26分钟本节课讲解基于QJN的HA模式的分布式部署,不含Federation模块的实践是一个经典的Had oop2的高可用的分布式部署模式的第一部分,初始化linux系统基础设置。

Hadoop1与Hado op2均适用。

9Hadoop2经典分布式部署模式-第二讲6分钟安装并设置hadoop的服务器的同步时间的服务10Hadoop2经典分布式部署模式-第三讲57分钟介绍相关配置文件(core-site.xml,hdfs.xml,yarn-site.xml),并部署NN的HA模式与RM的HA模式,以及测试NN的active节点失效。

hadoop 教学大纲

hadoop 教学大纲

hadoop 教学大纲Hadoop 教学大纲在当今信息时代,数据处理和分析已经成为企业和组织中至关重要的一部分。

随着数据量的不断增长,传统的数据处理方法已经无法满足需求。

因此,大数据技术应运而生,Hadoop作为大数据处理的重要工具之一,受到了广泛的关注和应用。

本文将介绍一个关于Hadoop的教学大纲,旨在帮助学生全面了解和掌握Hadoop的原理、架构和应用。

一、引言- 数据爆炸和大数据的定义- Hadoop的发展背景和意义二、Hadoop的基础知识- Hadoop的起源和发展历程- Hadoop的核心组件和架构- Hadoop的生态系统和相关技术三、Hadoop的核心组件1. HDFS(Hadoop分布式文件系统)- HDFS的设计原理和特点- HDFS的文件读写机制- HDFS的数据复制和容错机制2. MapReduce- MapReduce的基本概念和原理- MapReduce的编程模型和流程- MapReduce的调优和性能优化四、Hadoop的生态系统1. YARN(Yet Another Resource Negotiator)- YARN的概念和作用- YARN的架构和工作原理- YARN的应用场景和优势2. Hive- Hive的概念和特点- Hive的数据模型和查询语言- Hive的优化和性能调优3. HBase- HBase的概念和架构- HBase的数据模型和查询语言- HBase的应用场景和优势4. Spark- Spark的概念和特点- Spark的架构和工作原理- Spark的应用场景和优势五、Hadoop的应用案例- 互联网行业中的Hadoop应用- 金融行业中的Hadoop应用- 零售行业中的Hadoop应用六、Hadoop的未来发展趋势- Hadoop的挑战和机遇- Hadoop与人工智能、区块链等技术的结合- Hadoop的发展方向和前景展望七、总结- Hadoop的重要性和应用前景- 学习Hadoop的建议和资源推荐通过上述教学大纲,学生可以全面了解Hadoop的原理、架构和应用,掌握Hadoop的核心组件和生态系统,了解Hadoop在不同行业中的应用案例,以及Hadoop未来的发展趋势。

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案

一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题:大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件:Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作:表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力:查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作:表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力:数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作:LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力:数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作:导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力:关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作:配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力:日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具(如LogParser, Flume, Hive, Pig)处理日志数据(3) 案例分析:构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析,让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习,应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容,强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具:Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析,让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习,应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容,强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略:加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析,让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容,强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例,提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例:金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例,提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析,让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习,分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容,强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势:技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案,包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。

《大数据Hadoop基础》课程标准

《大数据Hadoop基础》课程标准

《大数据Hadoop基础》课程标准一、课程说明课程编码〔37601〕承担单位〔计算机信息学院〕制定〔〕制定日期〔2022年11月16日〕审核〔专业指导委员会〕审核日期〔2022年11月26日〕批准〔二级学院(部)院长〕批准日期〔2022年11月28日〕(1)课程性质:《大数据应用技术基础》由Hadoop开发基础、分布式存储HDFS开发基础和分布式计算Map Reduce开发基础三部分组成,它是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架;Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理,能够处理PB级数据。

从学科性质上讲,它既是大数据技术与应用专业的基础课程,又是大数据技术与应用专业的专业核心课程,它为大数据技术与应用专业后继课程的学习提供必要的理论与实践基础。

(2)课程任务:通过本门课程的学习,使学生知道Hadoop框架最核心的设计是:HDFS和Map Reduce;HDFS是部署在Hadoop集群的底层为海量的数据提供了存储,而Map Reduce为海量的数据提供了计算;而且能够理解并掌握HDFS文件系统的存储原理、两种访问HDFS文件系统的模式以及理解Hadoop集群的计算框架Map Reduce的工作原理,为《Hadoop基础实战》、《数据的可视化》和《Spark数据计算》等课程的学习提供理论依据和实战基础。

(3)课程衔接:《大数据应用技术基础》的先修课程为《Java程序设计》、《Linux系统管理》等,这些课程的学习将为本课程的学习奠定了理论基础。

《大数据应用技术基础》的后续课程是《Hadoop基础实战》、《数据的可视化》和《Spark 数据计算》等,通过该课程的学习可为这些课程内容的学习奠定良好的理论和实战基础,在教学中起到承上启下的作用。

二、学习目标通过本门课程的学习,首先,使学生知道Hadoop集群的基本架构,理解并掌握Hadoop 集群搭建的三种模式;其次,知道HDFS是部署在Hadoop集群的一个分布式文件存储系统,理解并掌握HDFS文件系统的存储原理以及两种访问HDFS文件系统的模式;最后,理解Hadoop集群的计算框架Map Reduce的工作原理,并且掌握map Reduce分析年气象数据和英语单词统计,从而提高学生的发现问题、分析问题和解决问题的能力。

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章:Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观:可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件:HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件:HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章:HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念:大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构:NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令:mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API:Configuration、FileSystem、Path等第三章:MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念:将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念:Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤:编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用:排序、求和、最大值等第四章:YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念:高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念:ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程:ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章:Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念:分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念:表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念:将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作:建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念:简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法:LOAD、FOREACH、STORE等第六章:Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用:hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面:NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具:Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章:MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章:Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法:数据块大小,副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法:JVM设置,Shuffle优化等第九章:Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章:Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1:Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观,因为这是理解Hadoop生态系统的基础。

《Hadoop》理论教学大纲(大数据)

《Hadoop》理论教学大纲(大数据)

《H a d o o p》理论教学大纲课程代码:总学时:32学时(其中:讲课16学时、实验16学时)先修课程:《大数据导论》一、课程的性质、目的与任务《Hadoop》是数据科学与大数据技术专业必修课程。

通过本课程的学习,应掌握大数据核心平台框架的基本知识,具有应用Hadoop平台实施海量数据存储和分析计算的能力;初步掌握大数据开发的技巧和方法,以及平台的安装、调试和测试方法;对Hadoop 平台的各种成份有较好的理解;能够根据要求编制程序解决实际问题;为后续课程的学习打下必备的基础。

二、教学基本内容与基本要求1.基本内容本课程主要内容为大数据的基本概念、分布式文件存储与管理系统HDFS、分布式文件计算引擎MapReduce、yarn等组件的原理及使用等。

2.基本要求本课程借助Hadoop平台讲授海量数据的存储与分析计算。

通过hdfs shell及MapReduce编程,使学生掌握大批量数据集读写及计算的原理、方法和技巧,具有一定的大数据开发的能力。

为后续课程的学习打下基础。

(教学要求:A—熟练掌握;B—掌握;C—了解)五、教学方法与教学手段1.教学方法:Hadoop是一门理论与实践并重的课程,因此,本课程采用理论课程教学与实验课程教学相结合的方法。

通过对知识点和典型例题的讲解分析以及上机实验的指导答疑,发挥学生思考问题的主动性和创造性,能用Hadoop框架处理大数据计算。

2.教学手段:利用多媒体、CAI课件等现代化教学手段,提高教学质量。

六、建议教材与参考书目1.参考教材:《大数据技术原理与应用(第2版)》,林子雨,人民邮电出版社,2017年1月第2版。

2.参考书目:①《大数据基础编程、实验和案例教程》,林子雨编,清华大学出版社,2017年1月第1版。

七、大纲编写的依据与说明本课程教学大纲,是根据数据科学与大数据技术专业培养目标和基本要求,结合本课程的性质,经学校教学委员会审定后编写的。

本课程着重训练学生程序设计的思想和编程技巧,培养学生初步应用大数据框架解决和处理实际问题的能力,为《数据结构》、《Python语言程序设计》、《Java程序设计》、《WEB程序设计》等后续课程打下坚实的基础。

Hadoop集群程序设计与开发教学大纲

Hadoop集群程序设计与开发教学大纲

Hadoop集群程序设计与开发教学大纲《Hadoop集群程序设计与开发》教学大纲课程名称:Hadoop集群程序设计与开发课程类别:必修适用专业:大数据技术类相关专业总学时:64学时总学分:4.0学分一、课程的性质本课程是为大数据技术类相关专业学生开设的课程。

大数据技术蓬勃发展,基于开源技术的Hadoop在行业中应用广泛。

Hadoop开源免费、社区活跃,框架具备分布式存储和计算的核心功能,并且有企业成功的案例(如如淘宝、百度等)。

本课程首先通过企业项目发展历程介绍了大数据与云计算的概念并将Hadoop在这二个领域中的作用与地位进行阐述。

通过Hadoop源码片断与理论及实操结合的模式介绍Hadoop分布式存储框架HDFS与分布式计算框架MapReduce的用法。

对于HDFS不能很好支持小条目读取的缺陷,引入HBase 框架进行应用说明。

对于MapReduce框架对于项目专业人员的技能要求门槛高,复杂业务开发周期较长的问题引入了Hive框架进行应用说明。

Hadoop与HBase和Hive结合进行项目中大数据的存取与统计计算在企业中的运用越来越广泛,学习Hadoop框架已然是进入大数据行业所必不可少的一步。

二、课程的任务通过本课程的学习,使学生对Hadoop框架有一个全面的理解,课程内容主要包括了Hadoop基本原理与架构、集群安装配置、HDFS 应用、HDFS I/O操作、MapReduce工作原理与应用编程、HBase基本应用、Hive基本应用,关键知识点配置Hadoop源码片断和实操案例进行辅助。

涉及的知识点简要精到,实践操作性强。

三、教学内容及学时安排四、考核方式突出学生解决实际问题的能力,加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 出勤(10%)+ 平时作业与课堂练习(30%)+ 课程设计(60%)。

五、教材与参考资料1.教材Hadoop集群程序设计与开发2.参考资料。

《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲 - 20190422

《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲 - 20190422

Hadoop大数据技术与应用(含实验)教学大纲前言一、大纲编写依据《Hadoop大数据技术与应用》是数据科学、大数据方向本科生的一门必修课。

通过该课程的学习,使学生系统的学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。

课程由理论及实践两部分组成,课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主,让学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解;课程同时为各组件设计有若干实验,帮助学生在学习理论知识的同时,提高学生的实践能力,系统的掌握Hadoop主要组件的原理及应用,为其他相关课程的学习提供必要的帮助。

二、课程目的1、知识目标学习Hadoop平台框架,学会手动搭建Hadoop环境,掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程,掌握基础的MapReduce编程,掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程,并具备一定的动手及问题分析能力,使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。

2、能力目标(1) 工程师思维方式通过本课程的学习,引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯。

(2) 分析及解决问题的能力课程中实验由浅及深,有一定的步骤及难度,操作不当可能会遇到问题;遇到问题时老师会给出引导,但不会直接告诉解决方法,因此,如何分析、分析完成后实施具体的解决步骤,都需要学生摸索完成,在这个摸索实践过程中,学生的分析及解决问题的能力得到培养。

三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的理论教学内容以讲授为主、辅以操作演示,讲授的主要内容有:Hadoop概述,Hadoop安装部署,分布式文件系统HDFS,分布式计算MapReduce,资源管理调度组件YARN,列式存储HBase,数据仓库组件Hive,数据分析引擎Pig,日志采集组件Flume等。

根据教学大纲的要求,突出重点和难点。

(2) 教师指导下的学生自学实践课程由若干实验组成,每个实验都包含实验目的、实验原理、实验环境等,需要学生结合理论知识,充分发挥自主学习的能力来完成实验,老师在这个过程中更多起到辅导的作用。

HADOOP课程大纲

HADOOP课程大纲
◆ 灵活运用 Hive 加速游戏数据仓库
◆ 基于Pig+OpenCV大规模图像人脸识别
模块十四
Spark原理和入门
◆ Spark原理;Spark的架构图;Spark运行模式介绍
◆ —local;—standalone;—messos;—yarn;Spark的RDD
◆ 什么是RDD;RDD的种类;—Tranformation;—Action
◆ Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site 配置详解
模块五
Hadoop集群规划
◆ Hadoop 集群内存要求
◆ Hadoop集群磁盘分区
◆ 集群和网络拓扑要求
◆ 集群软件的端口配置
◆ 针对NameNode Jobtracker DataNode TaskTracker Hiveserver 等不同组件需求推荐服务器配置
◆ 新MapReduce API
◆ MapReduce的优化
◆ MapReduce的任务调度
◆ MapReduce编程实战
◆ 如何利用其他Hadoop相关技术,包括Apache Hive, Apache Pig,Sqoop和Oozie等
◆ 满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
◆ Hadoop Streaming 和 Java MapReduce Api 差异。
◆ 数据开放,数据云服务平台(DAAS)时代
◆ Hadoop平台在数据云平台(DAAS)上的天然优势
◆ 数据云平台(DAAS 平台)组成部分
◆ 互联网公共数据大云(DAAS)案例
◆ Hadoop构建构建游戏云(Web Game Daas)平台
模块二
Hadoop生态系统介绍和演示

Hadoop平台搭建与应用课程标准

Hadoop平台搭建与应用课程标准

《Hadoop平台搭建与应用》课程标准课程名称:Hadoop平台搭建与应用课程代码:课程类型:专业基础课程学 分:4 计划学时:64 实践课时比例:50%主要授课方式:理实一体化考核方式:上机操作适用专业:大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业基础课程,是校企融合系列化课程,该课程基于Hadoop生态系统进行大数据平台的构建。

1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律,以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容,课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需系统环境的搭建与测试综合职业能力;坚持开放性设计原则,吸收企业专家参与,建立基于Hadoop的生态环境,以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构;课程教学实施教、学、做一体,坚持理论为实践服务的教学原则,通过模拟企业“大数据分析”环境进行组织,锻炼学生的实践操作能力。

1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及系统搭建与应用任务的序列化,对内容体系结构进行了适当调整与重构,以适应教学课程安排。

以项目案例及其任务实现为驱动,凭借翔实的操作步骤和准确的说明,帮助学生迅速掌握Hadoop生态系统环境构建与应用,并且充分考虑学习操作时可能发生的问题,并提供了详细的解决方案,突出岗位技能训练。

2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据系统运维岗位需求为依托,以实际工作任务为导向,理清Hadoop生态系统中各个组件的作用及应用,培养学生大数据分析平台构建的实际动手能力。

2.1知识目标基于Hadoop2.X生态系统,要求学生全面掌握Hive环境搭建与基本操作、Zookeeper环境搭建与应用、HBase环境搭建与基本操作、 pig系统搭建与应用、Sqoop系统搭建与应用、Flume系统搭建与应用以及使用Apache Ambari实现Hadoop集群搭建及管理等的相关知识以及操作技能。

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1、开课信息
《企业级Hadoop 2.x应用开发基础实战》公开课视频连接:授人以鱼,不如授人以渔!云帆大数据教大家如何阅读官方Reference,第5天视频带领大家阅读官方文档,培养你真正的学习能力。

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2、课程大纲
《Hadoop2.x 深入浅出企业级应用实战》系列课程包含以下4个模块的内容:前置课程:Hadoop预备知识:Linux+Maven
模块一:Hadooop2.x快速入门上手
模块二:Hadooop2.x分布式文件系统HDFS
模块三:Hadooop2.x分布式资源调度管理系统YARN
模块四:Hadooop2.x分布式计算框架MapReduce
2.1、Hadooop2.x快速入门上手
2.2、分布式文件系统HDFS
2.3、分布式资源管理系统YARN
2.4、分布计算框架MapReduce
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