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大數據技術基礎

1. 大數據的產(chan)生背景與發展歷程

2. 大數據的4V特征，以及與云(yun)計(ji)算的關系(xi)

3. 大(da)數(shu)據應用需求以及潛在價值分析

4. 業界蕞(zui)新的大數據技術發展態勢(shi)與應用趨勢(shi)

5. 大(da)數據(ju)思維的轉變

6. 大(da)數據項(xiang)目的系統與技術選(xuan)型，及落地實施的挑戰

7. “互聯(lian)網(wang)+”時代下的電(dian)子商(shang)(shang)務、制造業(ye)、交通行(xing)業(ye)、電(dian)信運(yun)營(ying)商(shang)(shang)、銀行(xing)金(jin)融業(ye)、電(dian)子政(zheng)務、移動互聯(lian)網(wang)、教育信息化等行(xing)業(ye)應用實踐(jian)與應用案(an)例介紹

業界主流(liu)的大數據技術方(fang)案

1. 大數據(ju)軟硬件系(xi)統全棧與(yu)關鍵技術介(jie)紹(shao)

2. 大數據生(sheng)態系統(tong)全(quan)景(jing)圖

3. 主流的大數據(ju)解(jie)決方案(an)介紹

4. Apache大(da)數據平臺方案剖(pou)析

5. CDH大數據平臺方案剖析

6. HDP大數(shu)據(ju)平臺方案剖析

7. 基(ji)于云(yun)的大(da)數據平臺(tai)方(fang)案剖(pou)析

8. 大數據(ju)解決方案(an)(an)與傳(chuan)統數據(ju)庫方案(an)(an)比(bi)較

9. 國內(nei)外大數據平臺方案與廠商對比

大數據計算模型（一）——批處(chu)理MapReduce

1. MapReduce產生背景(jing)與(yu)適用場(chang)景(jing)

2. MapReduce計(ji)算模(mo)型的(de)基本(ben)原理

3. MapReduce作業執行流程(cheng)

4. MapReduce編程模(mo)型: Map處理和Reduce處理

5. MapReduce處理流程(cheng)：數(shu)據(ju)(ju)讀(du)取collect、中(zhong)間數(shu)據(ju)(ju)sort、中(zhong)間數(shu)據(ju)(ju)spill、中(zhong)間數(shu)據(ju)(ju)shuffle、聚合分析reduce

6. MapReduce開(kai)發高級應(ying)用(yong)：Combiner技術與應(ying)用(yong)場(chang)景、Partitioner技術與應(ying)用(yong)場(chang)景、多Reducers應(ying)用(yong)

7. MapReduce開發(fa)與應用實戰：Hadoop平(ping)臺搭建與運(yun)行(xing)；MapReduce安裝與部署；

8. 應用案例(li)：基于HDFS+MapReduce集(ji)(ji)成的服務器日志分析采(cai)集(ji)(ji)、存儲(chu)與分析MapReduce程序實例(li)開發與運行

9. MapReduce參數調優與性能優化技巧

大數據存儲系統與應用實踐

1. 分布式文(wen)件(jian)系統HDFS產生背景與適用場景

2. HDFS master-slave系統架(jia)構與讀寫工作原(yuan)理

3. HDFS核(he)心組(zu)件技術(shu)講解(jie)，NameNode與fsimage、editslog，DataNode與數據(ju)塊(kuai)

4. HDFS Federation機制，viewfs機制，使用場景講解

5. HDFS高可(ke)用保證機制，SecondaryNameNode，NFS冷備(bei)份，基于zookeeper的HA方案

6. HDFS參數調優與性(xing)能優化

大數據實戰練習一

1. Hadoop平臺搭(da)建、部署與應用(yong)實(shi)踐，包含HDFS分布式文件(jian)系統，YARN資(zi)源管理(li)軟件(jian)，MapReduce計算框架軟件(jian)

2. HDFS 文件、目(mu)錄創建、上傳、下載等(deng)命令(ling)操作，HDFS合并、歸檔操作，HDFS監(jian)控平臺使用

3. MapReduce程(cheng)序在YARN上(shang)運行，YARN監控平(ping)臺使用(yong)

Hadoop框架與生態發展，以及(ji)應用實踐操作

1. Hadoop的(de)發展歷(li)程

2. Hadoop 1.0的核心(xin)組件JobTracker，TaskTracker，以及(ji)適用范圍

3. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以(yi)及(ji)與Hadoop 1.0的聯(lian)系(xi)與區別

4. Hadoop關鍵機制：任(ren)務(wu)(wu)推測(ce)執(zhi)行，任(ren)務(wu)(wu)容(rong)錯，任(ren)務(wu)(wu)選擇執(zhi)行，心跳(tiao)機制

5. Hadoop YARN的資源管理(li)與作業調(diao)度(du)機制：FIFO調(diao)度(du)，Capacity調(diao)度(du)器，Fair調(diao)度(du)器

6. Hadoop 常(chang)用參數調優與性能優化(hua)技術

大數據計(ji)算模型（二(er)）——實時處(chu)理/內(nei)存計(ji)算 Spark

1. MapReduce計(ji)算模型(xing)的瓶頸

2. Spark產生動機、基(ji)本概念與適用(yong)場景(jing)

3. Spark編(bian)程模型與RDD彈性分布(bu)式數據(ju)集的工作(zuo)原(yuan)理與機制

4. Spark實時處理平臺運行(xing)架構與核心組件(jian)

5. Spark RDD主要Transformation：map, flatMap, filter, union, sample, join, reduceByKey, groupByKey

6. Spark RDD主要action：count，collect，reduce，saveAsTextFile

7. Spark寬、窄(zhai)依賴關系(xi)與DAG圖分析(xi)

8. Spark容錯機制

9. Spark作業調(diao)度(du)機(ji)制

10. Spark緩存(cun)機制：Cache操(cao)(cao)作，Persist操(cao)(cao)作與存(cun)儲級別

11. Spark作業(ye)執行機制：執行DAG圖、任務集、executor執行模型、 BlockManager管(guan)理

12. Spark standardalone，Spark on YARN運行模式

13. Scala開(kai)發介(jie)紹(shao)(shao)與Spark常用Transformation函數介(jie)紹(shao)(shao)

14. Spark調(diao)(diao)優：序(xu)列(lie)化(hua)機(ji)制(zhi)、RDD復(fu)用、Broadcast機(ji)制(zhi)、高性能(neng)算(suan)子(zi)、資源參數調(diao)(diao)優

大數據倉(cang)庫查詢技(ji)術Hive、SparkSQL、Impala，以及應用實踐

1. 基于MapReduce的大型(xing)分(fen)布式數據倉(cang)庫Hive基礎(chu)知識與應用場景

2. Hive數據倉庫的(de)平臺架(jia)構與核(he)心技術剖(pou)析(xi)

3. Hive metastore的工作機制與應用

4. Hive內部表和(he)外(wai)部表

5. Hive 分區、分桶(tong)機制

6. Hive行、列存(cun)儲(chu)格式

7. 基于Spark的大型分布式數據倉(cang)庫(ku)SparkSQL基礎知識與應(ying)用場景

8. Spark SQL實時數據倉(cang)庫(ku)的實現原理與工作機制(zhi)

9. SparkSQL數據(ju)模型DataFrame

10. SparkSQL程(cheng)序開(kai)發(fa)與

11. SparkSQL數據讀取與結果保存(cun)：json，Hive table，Parquet file，RDD

12. SparkSQL和Hive的區別與(yu)聯系

13. SparkSQL操作實戰

14. 基于MPP的大型分布式數據(ju)倉庫Impala基礎知識與應用場景

15. Impala實(shi)時查詢系統(tong)平臺架構、關鍵技(ji)術(shu)介(jie)紹，以(yi)及與Hive，SparkSQL的對比

Hadoop集群(qun)運維監(jian)控工具

1. Hadoop運維(wei)管理監控系統(tong)Ambari工具介紹

2. 第三(san)方運(yun)維系統與(yu)工具Ganglia, Nagios

大數據實戰練習二

1. 基(ji)于 Hadoop平臺(tai)搭建、部署與配置Spark集群(qun)，Spark shell環境實踐操作，Spark案例程序分析

2. 基于(yu)sbt的Spark程序編譯、開發與(yu)提交(jiao)運行

3. 應用案例一：基于(yu)Spark的服務器運行日志(zhi)TopN分析(xi)、程序(xu)實例開發

4. 應用(yong)案(an)例二： 基于Spark的搜索(suo)引(yin)擎日志熱詞與用(yong)戶分(fen)析、程序(xu)實例開(kai)發

5. 基于(yu)MapReduce的(de)Hive數(shu)(shu)據倉庫(ku)實踐，Hive集(ji)群安裝部署，基于(yu)文件的(de)Hive數(shu)(shu)據倉庫(ku)表導入導出與分區操作(zuo)，Hive SQL操作(zuo)，Hive客戶(hu)端操作(zuo)

6. SparkSQL shell實踐操(cao)作：數據表讀取、查詢與結果保存

大數據計算模型（三）——流處(chu)理Storm, SparkStreaming

1. 流數據(ju)處(chu)理應用場景與流數據(ju)處(chu)理的特(te)點

2. 流數據處(chu)理工(gong)具Storm的平臺架構與集群(qun)工(gong)作原理

3. Storm關鍵(jian)技術與并發(fa)機制

4. Storm編(bian)程模型與基本開發模式

5. Storm數據流分組(zu)

6. Storm可靠性保證與Acker機制

7. Storm應用(yong)案例分析

8. 流數(shu)據處理工具Spark Streaming基本概念與數(shu)據模(mo)型

9. SparkStreaming工作機制

10. SparkStreaming程序開發介紹

11. SparkStreaming的全局統計和窗口函數

12. Storm與SparkStreaming的對比

13. SparkStreaming開發案例：基(ji)于文件流的SparkStreaming程序開發；基(ji)于socket消息的SparkStreaming程序開發

大數據與機器學習技術(shu)

1. 機(ji)器學(xue)習發展歷程(cheng)

2. 機器學(xue)習與(yu)大數據關聯(lian)與(yu)區別

3. 數據挖掘經(jing)典(dian)算法

4. 預測算法(fa)：線性回歸與應(ying)用場景(jing)，非線性回歸與應(ying)用場景(jing)

5. 分類算(suan)(suan)法：邏輯回歸與應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)，決策樹與應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)，樸(pu)素貝葉斯算(suan)(suan)法與應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)，支持向量機(ji)算(suan)(suan)法與應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)

6. 聚類算法(fa)； k-means與應用場景(jing)

7. 基于Hadoop的大數據機器學習技術

8. 基于(yu)MapReduce的機器學習庫Mahout

9. Mahout支持的數據挖掘算法

10. Mahout編(bian)程模(mo)型(xing)與發(fa)

11. 基(ji)于Spark的機器(qi)學(xue)習庫Spark MLlib

12. Spark MLlib支持(chi)的(de)數(shu)據挖掘算法

13. Spark MLlib編程模型與開發：基于Spark MLlib的(de)文本分類，基于Spark MLlib的(de)聚類

大數(shu)據ETL操作工具，與大數(shu)據分布式采集(ji)系統

1. Hadoop與DBMS之間數據交互工具的應用

2. Sqoop導(dao)入導(dao)出數據的(de)工(gong)作原(yuan)理

3. Flume-NG數據(ju)采(cai)集系統的數據(ju)流(liu)模型與系統架構

4. Kafka分布式(shi)消息訂閱系統(tong)的應用介紹與平臺架構，及其使(shi)用模式(shi)

面向OLTP型應(ying)用的(de)NoSQL數據庫及應(ying)用實踐

1. 關系型數據庫瓶頸，以及NoSQL數據庫的(de)(de)發(fa)展，概念，分類，及其在半結構(gou)化和非結構(gou)化數據場景下的(de)(de)適(shi)用(yong)范(fan)圍

2. 列(lie)存儲NoSQL數據(ju)庫HBase簡介與數據(ju)模型(xing)剖析(xi)

3. HBase分布式集群系統架構與(yu)讀寫機制，ZooKeeper分布式協調服(fu)務系統的(de)工作原理(li)與(yu)應用

4. HBase表設(she)計(ji)模式與primary key設(she)計(ji)規范(fan)

5. 文檔NoSQL數據庫(ku)MongoDB簡(jian)介與數據模型剖析(xi)

6. MongoDB集群模式、讀(du)寫機制與(yu)常用API操作

8.鍵值(zhi)型NoSQL數(shu)據庫Redis簡介與數(shu)據模型剖析(xi)

9.Redis多(duo)實(shi)例(li)集群(qun)架構與(yu)關鍵技術

10.NewSQL數據庫技(ji)術簡介(jie)及其適用場景

大數據實戰練習三

1.Sqoop安裝、部(bu)署與(yu)配(pei)置，基于Sqoop、MySQL與(yu)Hive操作(zuo)MySQL數(shu)據(ju)庫與(yu)Hive數(shu)據(ju)倉庫數(shu)據(ju)導入導出

2.Kafka安裝、部署(shu)與配置，基于Kafka創建(jian)和消(xiao)費topic實(shi)踐操作

3.Flume+HDFS+MapReduce/Spark大數據采集、存儲(chu)與分(fen)析實踐操作