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深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)
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深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)

本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下,把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来,通过本课程,你将达到技术的新高点,进入云计算的美好世界。在技...

适合人群:高级
课时数量:30课时
用到技术:Hadoop、MapReduce、HBase、Hive等
涉及项目:图片服务器、微博、流量统计、话单查询系统

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推荐学习

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?

 

Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

 

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
   Hadoop带有用Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解,完全基于真实场景进行模拟现实

 

 

 

亮点一:技术点全面,体系完善

  

本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下,把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来,通过本课程,你将达到技术的新高点,进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群;Hadoop HDFS原理;Hadoop HDFS基本的命令;Namenode的工作机制;HDFS基本配置管理;MapReduce原理; HBase的系统架构;HBase的表结构;HBase如何使用MapReduce;MapReduce高级编程;split的实现详解;Hive入门;Hive结合MapReduce;Hadoop的集群安装等众多知识点。
 

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练

 

课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用,如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了图片服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能,使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapReduce结合时下了实现话单查询与统计系统,在第四阶段,Hive实战部分,通过实战数据统计系统,使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

 

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验

 

讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验,目前负责云平台的各方面工作,并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求,绝不纸上谈兵。

 

更多技术亮点参考课程大纲:(本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

 

第1章节:
> Hadoop背景
> HDFS设计目标
> HDFS不适合的场景
> HDFS架构详尽分析
> MapReduce的基本原理

 

第2章节
> Hadoop的版本介绍
> 安装单机版Hadoop
> 安装Hadoop集群

 

第3章节 
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作机制
> HDFS基本配置管理

 

 第4章节
> HDFS应用实战:图片服务器(1) - 系统设计
> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

 

第5章节 
> HDFS应用实战:图片服务器(2)
> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表
> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件


第6章节
> MapReduce的基本原理
> MapReduce的运行过程
> 搭建MapReduce的java开发环境
> 使用MapReduce的java接口实现WordCount

 

第7章节
> WordCount运算过程分析
> MapReduce的combiner
> 使用MapReduce实现数据去重
> 使用MapReduce实现数据排序
> 使用MapReduce实现数据平均成绩计算

 

第8章节
> HBase详细介绍
> HBase的系统架构
> HBase的表结构,RowKey,列族和时间戳
> HBase中的Master,Region以及Region Server


第9章节
> 使用HBase实现微博应用(1)
> 用户注册,登陆和注销的设计
> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用户相关的表结构设计
> 用户注册的实现

 

第10章节 
> 使用HBase实现微博应用(2)
> 使用session实现用户登录和注销
> “关注"功能的设计 
> “关注"功能的表结构设计
> “关注"功能的实现


第11章节
> 使用HBase实现微博应用(3)
> “发微博"功能的设计
> “发微博"功能的表结构设计
> “发微博"功能的实现 
> 展现整个应用的运行

 

第12章节 
> HBase与MapReduce介绍
> HBase如何使用MapReduce

 

第13章节 

> HBase应用实战:话单查询与统计(1)
> 应用的整体设计
> 开发环境搭建
> 表结构设计

 

第14章节 
> HBase应用实战:话单查询与统计(2)
> 话单入库单设计与实现
> 话单查询的设计与实现

 

第15章节
> HBase应用实战:话单查询与统计(3)
> 统计功能设计 
> 统计功能实现

 

第16章节 
> 深入MapReduce(1)
> split的实现详解
> 自定义输入的实现
> 实例讲解

 

第17章节 
> 深入MapReduce(2)
> Reduce的partition 
> 实例讲解

 

第18章节 
> Hive入门
> 安装Hive
> 使用Hive向HDFS存入结构化数据
> Hive的基本使用


第19章节 
> 使用MySql作为Hive的元数据库
> Hive结合MapReduce

 

第20章节
> Hive应用实战:数据统计(1)
> 应用设计,表结构设计

 

第21章节 
> Hive应用实战:数据统计(2)
> 数据录入与统计的实现