hadoop学习课程介绍
《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要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。
通过学习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，并具备大数据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。
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，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，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
hadoop简介讲解
深入浅出hadoop1
讲师：李希沅 时间：9:30~12:30 14:00~17:00
大数据课程
课程目标
Hadoop项目简介 Hadoop伪分布搭建 HDFS架构（重点） HDFS shell操作 MapReudce原理(重点)
大数据课程
Hadoop工程师招聘
大数据课程
课程答疑
Mapreduce原理
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。
reduce
大数据课程
Mapreduce原理
主从结构 主节点，只有一个: JobTracker 从节点，有很多个: TaskTrackers JobTracker负责： 接收客户提交的计算任务 把计算任务分给TaskTrackers执行 监控TaskTracker的执行情况 TaskTrackers负责： 执行JobTracker分配的计算任务
大数据课程
Hadoop生产环境中的分布
大数据课程
Hadoop1伪分布搭建
关闭防火墙 修改ip 修改hostname 设置ssh自动登录 安装jdk 安装hadoop （帮助大家整理笔记） Hadoop有三种运行模式：单机（没意义）、伪分布、完全分布模式
大数据课程
从宏观的层面分为：hadoop1和hadoop2
大数据课程
Hadoop的思想之源
Hadoop的思想之源：Google
面对的数据和计算难题: 1:大量的网页怎么存储
2:搜索算法
带给我们的关键技术和思想 GFS
hadoop课程设计任务书
hadoop课程设计任务书Hadoop课程设计任务书一、设计目的通过本次课程设计，使学生能够掌握Hadoop生态系统中的基本组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，并能够运用这些组件进行大数据处理和分析。
同时，培养学生解决实际问题的能力，提高学生对大数据技术的理解和应用水平。
二、设计要求1.掌握Hadoop生态系统的基本原理和组成；2.掌握HDFS的原理和使用方法；3.掌握MapReduce的原理和使用方法；4.掌握Hive的数据仓库功能和使用方法；5.掌握HBase的原理和使用方法；6.能够运用所学知识解决一个实际的大数据处理问题；7.编写完整的课程设计报告。
三、设计内容1.HDFS的设计与实现：学生需要设计和实现一个基于HDFS的文件管理系统，实现文件的上传、下载、删除等基本操作，并保证数据的安全性和可靠性。
2.MapReduce程序设计：学生需要编写一个MapReduce程序，对给定的数据集进行排序、去重、计数等操作，并输出结果。
要求程序能够正确运行并给出正确的结果。
3.Hive数据仓库的设计与实现：学生需要设计和实现一个基于Hive的数据仓库，建立数据表，进行数据导入和查询等操作，并保证数据的一致性和完整性。
4.HBase的设计与实现：学生需要设计和实现一个基于HBase的分布式数据库，实现数据的存储和查询等操作，并保证数据的实时性和高可用性。
5.大数据处理案例分析：学生需要分析一个实际的大数据处理案例，包括数据的收集、预处理、分析和结果展示等步骤，提出解决方案并实现。
四、设计步骤1.了解和掌握Hadoop生态系统中的基本组件；2.进行需求分析和系统设计；3.编写代码和测试程序；4.进行系统部署和性能测试；5.编写课程设计报告。
五、设计成果1.完成设计的各个模块，并能够正常运行；2.编写完整的课程设计报告，包括需求分析、系统设计、实现过程、测试结果和总结等部分；3.准备一个答辩PPT，介绍设计思路、实现过程和结果展示等内容。
《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。
数据科学与大数据技术课程表
数据科学与大数据技术课程表数据科学与大数据技术课程表一、课程简介本课程旨在介绍数据科学和大数据技术的基础知识和应用。
通过学习本课程，学生将掌握数据处理、分析和可视化的基本技能，了解大数据平台和工具的使用方法，以及了解大数据在各个领域的应用案例。
二、课程安排1. 数据科学基础（2周）本模块主要介绍数据科学的概念、流程和方法。
包括以下内容：- 数据收集：如何获取并整理数据- 数据清洗：如何处理异常值、缺失值和重复值- 数据分析：如何进行统计分析和机器学习- 数据可视化：如何通过图表展示分析结果2. 大数据平台与工具（3周）本模块主要介绍大数据平台和工具的使用方法。
包括以下内容：- Hadoop生态系统：HDFS、MapReduce、Hive等- Spark生态系统：Spark Core、Spark SQL等- NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra等- 可视化工具：Tableau、Power BI等3. 大数据应用案例（3周）本模块主要介绍大数据在各个领域的应用案例。
包括以下内容：- 金融行业：风险管理、客户信用评估等- 医疗保健：疾病预测、药物研发等- 零售行业：营销策略、库存管理等- 交通运输：智能交通、路径规划等4. 大数据实战项目（2周）本模块主要是让学生通过实践，将前面学到的知识应用到实际项目中。
包括以下内容：- 项目需求分析和设计- 数据收集和清洗- 数据分析和可视化- 报告撰写和演示三、教学方法本课程采用理论与实践相结合的教学方法。
理论部分通过课堂讲授和PPT展示，实践部分通过编程作业和大数据项目完成。
四、考核方式本课程采用综合评估的考核方式。
包括平时作业（30%）、期末考试（40%）和大数据实战项目（30%）。
五、参考书目1.《Python数据科学手册》2.《Hadoop权威指南》3.《Spark快速大数据处理》4.《NoSQL精粹》。
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大数据开发实战》教学教案—05Zookeeper分布式协调服务
Hadoop大数据开发实战教学设计课程名称：Hadoop大数据开发实战授课年级：______ ______________ ___ 授课学期：___ ____ ________ ________ 教师姓名：______________ ________第一课时（认识Zookeeper、Zookeeper安装和常用命令）回顾内容，引出本课时主题1.回顾内容，引出本课时的主题上节学习了MapReduce分布式计算框架，本节将介绍关于Zookeeper的现关知识。
Zoopkeeper是Hadoop集群管理中必不可少的组件，提供了一套分布式集群管理的机制。
在Zoopkeeper 的协调下，Hadoop集群可以实现高可用，保证了集群的稳定性，对于实际生产环境来说，意义重大。
本节先带领大家认识一下Zookeeper，完成Zookeeper的安装，学习一些Zookeeper常用命令。
2.明确学习目标（1）能够理解Zookeeper的设计目的（2）能够理解Zookeeper的系统模型（3）能够掌握Zookeeper中的角色（4）能够掌握Zookeeper的工作原理（5）能够掌握Zookeeper单机模式（6）能够掌握Zookeeper全分布式（7）能够掌握Zookeeper服务器常用脚本知识讲解➢Zookeeper简介Zookeeper是开源的分布式应用程序协调服务。
Zookeeper提供了同步服务、命名服务、组服务、配置管理服务，较好地解决了Hadoop中经常出现的死锁、竞态条件等问题。
死锁是在执行两个或两个以上的进程时，由竞争资源或彼此通信而造成的阻塞现象。
竞态条件是指在执行两个或两个以上的进程时，进程执行顺序对执行后的结果存在影响。
Zookeeper可以与需要保证高可用的Hadoop组件搭配使用，例如，HA模式下的HDFS、HA模式下的YARN、HBase。
➢Zookeeper的设计目的Zookeeper提供一个协调方便、易于编程的环境，能够减轻分布式应用程序所承担的协调任务，其设计的主要体现在以下几个方面。
大数据技术主修课程
大数据技术主修课程一、课程概述大数据技术是当今最热门的技术之一。
它涵盖了大量的技术领域，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
本课程旨在介绍大数据技术的基础知识和应用，让学生了解大数据技术在实际应用中的作用和价值。
二、课程内容1. 大数据概述本章节主要介绍什么是大数据以及为什么需要大数据技术。
同时还会介绍一些与大数据相关的基础概念，如Hadoop、MapReduce等。
2. 数据处理与存储本章节主要介绍如何处理和存储海量的数据。
包括分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库等。
3. 数据挖掘本章节主要介绍如何使用大数据技术进行数据挖掘。
包括分类、聚类、关联规则等算法。
4. 机器学习本章节主要介绍如何使用机器学习算法进行预测和分类。
包括决策树、神经网络等算法。
5. 数据可视化本章节主要介绍如何使用可视化工具将分析结果呈现出来，以便更好地理解和分析结果。
三、教学方法本课程采用讲授和实践相结合的教学方法。
在讲授过程中，老师会通过案例分析和实际应用来引导学生理解和掌握知识点。
同时，还会安排一些实验来帮助学生巩固所学内容。
四、考核方式本课程的考核方式包括平时成绩和期末考试成绩。
平时成绩占总成绩的30%，主要包括作业、实验报告等；期末考试占总成绩的70%。
五、参考书目1. 《Hadoop权威指南》2. 《大数据时代》3. 《机器学习》六、教学目标通过本课程的学习，学生应该能够：1. 理解大数据技术的基础知识和应用；2. 掌握大数据处理与存储技术；3. 掌握数据挖掘和机器学习算法；4. 能够使用可视化工具呈现分析结果；5. 具备使用大数据技术进行实际应用的能力。
七、结语随着互联网和物联网的发展，大数据技术已经成为了当今最热门的技术之一。
本课程旨在帮助学生了解和掌握大数据技术的基础知识和应用，为他们未来的职业发展打下坚实的基础。
大数据hadoop课程设计
大数据hadoop课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据概念，掌握Hadoop框架的基本原理及其在数据处理中的应用；2. 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce，了解其工作流程和数据处理方式；3. 掌握使用Hadoop进行数据处理的基本命令和操作方法；4. 了解大数据处理中的数据安全和隐私保护的基本知识。
技能目标：1. 能够独立安装配置Hadoop环境，进行简单的集群管理和操作；2. 能够运用Hadoop编写简单的MapReduce程序，实现对大数据集的基本处理和分析；3. 能够通过Hadoop命令行工具处理数据，进行文件操作和作业监控；4. 能够在指导下解决Hadoop环境中遇到的一般性问题，具备初步的故障排查能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术应用的兴趣，激发其探索数据世界的热情；2. 培养学生的团队协作意识，通过小组讨论和实践，加强交流与合作能力；3. 增强学生对信息安全的意识，认识到数据安全和个人隐私保护的重要性；4. 培养学生面对复杂问题的解决能力，勇于尝试，不断实践，形成积极的学习态度。
二、教学内容1. 大数据概述- 了解大数据的定义、特点和应用场景；- 掌握大数据处理的基本技术和框架。
2. Hadoop框架基础- 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce；- 了解Hadoop的生态系统及其各个组件的作用。
3. Hadoop环境搭建- 掌握Hadoop的安装和配置方法；- 学习Hadoop集群的搭建和管理。
4. HDFS操作- 学习HDFS的基本概念和文件系统结构；- 掌握HDFS文件操作命令和API使用。
5. MapReduce编程- 了解MapReduce编程模型和工作原理；- 学习编写MapReduce程序并进行调试。
6. 大数据应用案例分析- 分析典型的大数据应用场景；- 了解Hadoop在大数据处理中的应用案例。
7. 数据安全和隐私保护- 学习大数据处理中的数据安全和隐私保护基本知识；- 了解相关的技术手段和策略。
hadoop学习计划安排
hadoop学习计划安排一、学习背景Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源软件框架，可以让用户在分布式计算环境中处理大规模数据（大数据）。
Hadoop框架主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）两部分组成。
HDFS负责存储大数据，而MapReduce则用于处理大数据。
在大数据时代，Hadoop成为了处理大数据最流行的框架之一，学习Hadoop对于数据处理和分析的人来说是一个必备技能。
二、学习目标1. 了解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握HDFS的使用和管理3. 掌握MapReduce编程模型4. 学会使用Hadoop集群进行数据处理和计算三、学习计划1. 学习基本概念（1）课程：通过在网上搜索相关的Hadoop基础课程，了解Hadoop的基本概念和架构。
可以选择一些免费的在线课程，如Coursera、Udemy等平台上的课程。
（2）实践：阅读相关的书籍和文档，理解Hadoop的基本原理和概念。
可以在实践中使用一些模拟的数据和案例，来体验大数据处理的过程。
2. 学习HDFS（1）课程：选择一些关于HDFS的课程，了解HDFS的架构和原理，学习如何搭建Hadoop集群和管理HDFS。
（2）实践：通过搭建自己的Hadoop集群，实际操作HDFS的各项功能和管理，包括文件上传和下载、数据备份和恢复等。
3. 学习MapReduce（1）课程：选择一些关于MapReduce的课程，学习MapReduce的编程模型和原理，了解如何编写MapReduce程序进行数据处理和计算。
（2）实践：通过编写一些简单的MapReduce程序，来实际操作MapReduce编程模型，理解Map和Reduce的概念，以及如何通过MapReduce实现数据的分析和计算。
4. 实际应用（1）项目：选择一个自己感兴趣的大数据项目，应用Hadoop进行数据处理和分析。
《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大数据技术》课程实验教学大纲
课程代码： 1041139课程名称： Hadoop 大数据技术/Hadoop Big Data Technology 课程类别：专业必修课 总学分： 3.5 总学时： 56实验/实践学时： 24合用专业：数据科学与大数据技术 合用对象：本科先修课程： JAVA 程序设计、 Linux 基础《Hadoop 大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程，是数据科学与 大数据技术的交叉学科，具有极强的实践性和应用性。
《Hadoop 大数据技术》实验课程是理论 课的延伸，它的主要任务是使学生对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有更深入的了解，提 高实践动手能力，并为 Hadoop 大数据平台搭建、基本操作和大数据项目开辟提供技能训练，是 提高学生独立操作能力、分析问题和解决问题能力的一个重要环节。
实验目的：1.掌握 Hadoop 伪分布式模式环境搭建的方法；2.熟练掌握 Linux 命令(vi 、tar 、环境变量修改等)的使用。
实验设备：1.操作系统： Ubuntu16.04实验/实践项目名称实验一 Hadoop 环境搭建实验二 通过 API 和 Shell 访问 HDFS 实验三 MapReduce 基础编程与 WordCount 程序实验四 HBase 的安装与配置、 Shell 访 问与 Java API 访问实验五 基于 Local 模式的 Hive 环境搭 建和常用操作实验六 Flume 的安装与基本使用 实验七 Sqoop 的安装与基本使用合计对应的课程 教学目标52 1 、2116 6实验 类型 综合性 验证性 验证性综合性验证性验证性 验证性实验 学时 4 4 4422 4 24实验 要求 必做 必做 必做必做必做必做 必做每组 人数 1 1 1111 1序 号 1 2 3456 72.Hadoop 版本：2.7.3 或者以上版本实验主要内容及步骤：1.实验内容在Ubuntu 系统下进行Hadoop 伪分布式模式环境搭建。
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云凡教育Hadoop网络培训第二期开课时间：2014年1月20日授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业YY教育平台：20483828课程咨询：1441562932 大胃云凡教育Hadoop交流群：306770165费用：第二期优惠特价：999元；授课对象：对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员基础技能要求:具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑）有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言)课程特色1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解；2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识；3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中学习安排：Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)1_Linux系统环境搭建和基本命令使用针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备；02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。
03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。
HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。
对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。
在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。
在工作中，这两种方式都非常常用。
学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。
在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。
04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。
mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。
在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。
还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。
最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。
05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。
我们课程主要培养工程师。
本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知识。
串讲复习Hadoop 的发展以及基本知识概念，让大家更加深入的理解Hadoop。
06_HBase入门、存储原理、Shell 命令、Java API操作和应用案例•HBase是个好东西，在以后工作中会经常遇到，特别是电信、银行、保险等行业。
本节讲解HBase的伪分布和集群的安装，讲解基本理论和各种操作。
我们通过对hbase原理的讲解，让大家明白为什么hbase会这么适合大数据的实时查询。
最后讲解hbase如何设计表结构，这是hbase优化的重点。
07_Zookeeper集群安装、回顾HBase和MySql 5.1安装与基本使用•本节内容与属于基础性内容，主要讲解Zookeeper和MySQL。
其中Zookeeper是用于协作服务运行的，比如HBase的运行，以及DHFS 2.0中的HA的实现。
MySQL作为Hive、Impala等实时查询数据库框架的元数据存储。
只是在hbase集群安装时才用到。
学好此部分知识，是很有必要的，如果对此不明白的话，在实际的项目开发和运维中，会遇到很到问题。
•08_Hive安装、配置元数据、HiveQL语句学习和应用案例•Hive是个数据仓库，用于对数据进行多维分析，是hadoop对外提供类似于sql语句的一个框架，非常好用，合适熟悉数据库的开发人员快速介入到大数据开发之中。
Hive本质是将HiveQL语句转换成MapReduce，进行Job 运行。
09_串讲复习HDFS、MapReduce、HBase、Hive与Sqoop安装与数据导入导出•通过一个小案例串讲复习之前学习的知识，是大家能将零散的知识点进行整合运用，达到进入企业很好上手工作的目的•该项目是为本课程量身定做的，非常适合我们本阶段课程学习。
有的同学觉得应该多介绍项目，其实如果做过项目后，就会发现项目的思路是相同的，只是业务不同而已。
大家写过这个项目后，就对hadoop的各个框架在项目中是如何使用的，有个比较清晰的认识，对hadoop与javaEE结合有个比较清晰的认识了。
•sqoop适用于在关系数据库与hdfs之间进行双向数据转换的，在企业中，非常常用。
10_答疑总结、任务调度框架Azkaban安装和使用•进行课程的总结和答疑，讲解实际项目中如何分析需求、针对需求进行设计，对选择大数据各种处理框架。
•此外，讲解任务调度的使用，目前暂定讲解Azkaban，可能后期会有变动，会讲解Oozie，依据具体情况而定。
11_Hadoop 2.2.0介绍、集群安装和商业版Hadoop介绍•Hadoop 2.0 系列的已经发布第一个正式版有两个月的时间了，其中添加了很多新的特性，尤其是HDFS HA与HDFS Federation和MRv2（YARN），很多公司真正积极的准备升级到2.0，有必要了解一下，以及简单的集群安装。
•在企业中真正的实际应用，很少回去使用Apache Hadoop，这仅仅作为学习使用，而是去选择商业版的开源的Hadoop版本，比如最著名的有Cloudera、Hotonworks等，尤其Cloudera 的Hadoop版本使用最为广泛。
12_Cloudera Hadoop介绍、CM4.8安装和部署CDH4.5•针对Cloudera 版本的Hadoop进行介绍，以及集群管理工具Cloudera Manager 进行安装和使用CM 安装、管理与部署CDH。
讲师:陈梦琪讲师主要从事对Hadoop技术的实际应用开发，以及其性能优化工作。
熟悉HDFS 架构以及Mapreduce原理和相关编程；在数据分析、数据挖掘、云计算，云存储有多年开发经验，在Hadoop处理大数据方面有自己独到的见解，致力于让Hadoop 大数据应用更简单。
参加过众多大型项目，包括《Xxx省公安厅车辆轨迹大数据研判应用系统》建设、广东肇庆市公安局稽查布控系统、山东枣庄市公安局卡口系统、奇瑞异地工厂EAI系统项目、服务管理系统(SMS)、信息管理与整合系统等组织开发工作。
关于Hadoop:众所周知，经过10多年网络设备的发展，现在普通百姓一般都有10M，50M甚至是100M的上网带宽。
但是，我们看看软件平台的发展呢？几乎和10年以前没有太大的差异！正所谓高速公路建好了，但是车子还是慢速的。
所以我们说这个时代是软件时代，大数据时代，云时代。
我们这个系列课程就是符合这个时代的发展而诞生的，正所谓时代造英雄。
因为网络数据量的巨大，如何快速的分析这些数据成为关键中的关键！这也是为什么大数据会这么热！hadoop是处理大数据最流行的开源软件方案，所以作为想成为IT精英的你，不学hadoop，你觉得能跟上小伙伴们吗？我随便搜了一下51job网站，hadoop的职业需求高达2150条！太惊人！太震撼！其中不乏像“去哪儿网”这样的网络土豪！想要成为高富帅的你，不学hadoop，你觉得对得起谁？云凡教育网络培训FAQ:1.云凡教育网络培训和线下培训有何不同？云凡教育同时在举办企业培训和网络培训，相比之下:.网络培训对地点没有要求，你只要有网络就可以参加我们的培训.对培训时间要求也不高，可以根据自身的情况安排学习任务.由于没有了场地等成本，你的培训费用也相应比线下培训低了不少2.哪些情况不适合参加网络培训?.如果你需要快速的掌握一门技术，时间上不允许你花2-3个月参加我们网络培训，我们的企业培训可能更适合你；.由于没有了教室里老师的监督，如果你对自己的自控力没有信心，我们的企业培训可能会更适合你；当然学习费用也是是线上的10倍的价格以上；3.网络上那么多hadoop视频，并且还有那么多的培训机构，且比你有名气，我为什么要花钱去学你的课程？网络上流传的视频，大部分都是不全的；淘宝上的视频也没有全面的，如果你想免费学习，可以在网络搜搜或是在淘宝花几块钱买一套，比较一下就可以知道了；我们是提供在线教育+课程辅导+课程资料、笔记等，全面而强大的培训；现在网络上培训云计算的也就那么几家，大家在学习之前可以比较一下：课程的深度以及内容的实用性；有的太理论化、有的太简单了；而我们是偏重开发，同时对集群的运维也同样加强教学，我们的讲师是有多年一线的云计算开发和培训经验，将企业最实用的技术传授给大家，最后会将企业现在正开展的云计算项目提取一部分经典的，给大家练习、做demo；4.我在你们平台交了钱，怎么保证钱的安全？我们做企业培训有段时间了，云凡教育将是我们终身的事业，你不是第一个在我们平台付费的用户，也不会是最后一个，我们云凡教育每周都会开课，线上和线下都会进行的，你随时都可以来找我们；5.云凡教育在线学习平台都提供了哪些功能？云凡教育在线学习平台努力营造一体化的虚拟班级的学习环境，老师和学员保持相同的学习进度、相互促进，我们提供了：.无限次学习回放；.在线学习+资料、笔记；.向老师提问，及时回来；.与同学讨论；.课程结束会有相应的小项目要求完成；6.每周两到三次的在线视频答疑将如何进行？我们每周安排学员与老师进行两到三次的直播视频互动答疑，学员有什么问题可以集中提出。
我们将采用直播平台，默认在QQ群视频区和YY视频，届时将会每周通知学员7.能一次性的全部购买视频么？不能，如果你只想买视频，可能你来错了地方。
视频只是学习一部分，伴随我们每期的视频，我们老师会提供相应的有针对性的辅导，同学们也可以相互讨论，取长补短,老师每期也都会结合上期经验，适度修改每期的视频。
8. 如果第一次没有学会，后面能免费学习吗？一次报名，终身学习，只要课程内容有更新，你都可以学习的；9.参加学习后可以推荐工作么?云凡教育与业界多家公司有合作，每期结束后，我们将免费推荐最优秀的学员给业界最优秀的企业同时，我们与业界著名猎头公司建立了合作关系，我们将遵从学员的意见，推荐优秀的毕业学员给猎头公司10.你们提供发票么?暂时不提供发票；11.关于我们云凡教育hadoop学习的几点说明！其一，现在一般使用做大数据存储和处理的，使用Hadoop框架的公司，项目都是比较大的，或者是一个大项目中的一个小部分关于大数据查询与数据分析的。