Hadoop是云计算的事实标准软件框架，是云计算理念、机制和商业化的具体实现，是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容。
如何从企业级开发实战的角度开始，在实际企业级动手操作中深入浅出并循序渐进的掌握Hadoop是本课程的核心。
云计算学习者的心声：
如何从企业级开发的角度，不断动手实际操作，循序渐进中掌握Hadoop，直到能够直接进行企业级开始，是困惑很多对云计算感兴趣的朋友的核心问题，本课程正是为解决此问题而生，学习者只需要按照一步步的跟着视频动手操作，即可完全无痛掌握Hadoop企业级开发。
同时本课程会对Hadoop的核心源码进行剖析，使学习者具备一定的修改Hadoop框架的能力，从而能够根据实际的业务情况来打造自己的框架。
Hadoop领域4个开创先河
1，全程覆盖Hadoop的所有核心内容
2，全程注重动手实作，循序渐进中掌握Hadoop企业级实战技术
3，在授课的过程中会对Hadoop的核心源码进行深度剖析，使得学员具有改造Hadoop框架的能力
4，具备掌握Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力
---讲师:
王家林老师(联系邮箱[email protected] 电话：18610086859 QQ:1740415547 微信号：18610086859)
Spark亚太研究院院长和首席专家，中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者。
在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性能优化经验。彻底研究了Spark从0.5.0到0.9.1共13个版本的Spark源码，并已完成2014年5月31日发布的Spark1.0源码研究。
Hadoop源码级专家，曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作，专注于Hadoop一站式解决方案的提供，同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一；
Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家；
通晓Spark、Hadoop、Android、HTML5，迷恋英语播音和健美；
致力于Spark、Hadoop、Android、HTML5的软、硬、云整合的一站式解决方案；
超过10本的IT畅销书作者；
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Total Hadoop Professional |
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培训对象 |
1，对云计算、分布式数据存储于处理、大数据等感兴趣的朋友 2，传统的数据库，例如Oracle、MaySQL、DB2等的管理人员 3，Java开发者 4，网站服务器端的开发人员 |
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参加课程基础要求 |
对云计算有强烈的兴趣，能够看懂基本的Java语法。 |
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培训后的目标能力 |
直接上手Hadoop工作，具备直接胜任Hadoop开发工程师的能力和系统管理员的能力。 |
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培训技能目标 |
• 彻底理解Hadoop 代表的云计算实现技术的能力 • 具备构建并驾驭Hadoop集群能力 • 具备修改Hadoop框架的能力 • 具备开发自己网盘的能力 • 具备修改HDFS具体源码实现的能力 • 从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力 • 具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力 • 具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力 • 具体Hadoop企业管理员的实际能力 • 具备理解并通过命令行和Java两种方式操作ZooKeeper的能力 • 具备掌握HBase企业级开发和管理的能力 • 具备掌握Pig企业级开发和管理的能力 • 具备掌握Hive企业级开发和管理的能力 • 具备使用Sqoop自由转换传统关系型数据库和HDFS中数据的能力 • 具备使用Flume收集和管理分布式日志的能力 • 具备掌握Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力 |
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培训职业目标 |
• Hadoop工程师，能够开发任意复杂程度的Hadoop分布式应用 • Hadoop管理员，能够构建并管理Hadoop集群 • Hadoop框架源码研究和修改的能力 • Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力 |
培训内容
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第一天 |
第1个主题：Hadoop三问（彻底理解Hadoop） 1、 Hadoop为什么是云计算分布式大数据的事实开源标准软件框架？ 2、Hadoop的具体是如何工作？ 3、Hadoop的生态架构和每个模块具体的功能是什么？ 第2主题：彻底掌握HDFS(具备开发自己网盘的能力) 1、HDFS体系架构剖析 2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架构 3、保证NodeName高可靠性最佳实践 4、DataNode中Block划分的原理和具体存储方式 5、修改Namenode、DataNode数据存储位置 6、使用CLI操作HDFS 7、使用Java操作HDFS 第3主题：彻底掌握HDFS(具备修改HDFS具体源码实现的能力) 1、RPC架构剖析 2、源码剖析Hadoop构建于RPC之上 3、源码剖析HDFS的RPC实现 4、源码剖析客户端与与NameNode的RPC通信 第4个主题：彻底掌握MapReduce（从代码的角度剖析MapReduce执行的具体过程并具备开发MapReduce代码的能力） 1、MapReduce执行的经典步骤 2、wordcount运行过程解析 3、Mapper和Reducer剖析 4、自定义Writable 5、新旧API的区别以及如何使用就API 6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行运行 |
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第二天 |
第1个主题：彻底掌握MapReduce（具备掌握Hadoop如何把HDFS文件转化为Key-Value让供Map调用的能力） 1、 Hadoop是如何把HDFS文件转化为键值对的？ 2、 源码剖析Hadoop读取HDFS文件并转化为键值对的过程实现 3、 源码剖析转化为键值对后供Map调用的过程实现 第2个主题：彻底掌握MapReduce（具备掌握MapReduce内部运行和实现细节并改造MapReduce的能力） 1、 Hadoop内置计数器及如何自定义计数器 2、 Combiner具体的作用和使用以及其使用的限制条件 3、 Partitioner的使用最佳实践 4、 Hadoop内置的排序算法剖析 5、 自定义排序算法 6、 Hadoop内置的分组算法 7、 自定义分组算法 8、 MapReduce常见场景和算法实现 第3个主题：实战ZooKeeper（具备理解并通过命令行和Java两种方式操作ZooKeeper的能力） 1、ZooKeeper架构剖析及集群搭建 2、使用命令行操作ZooKeeper 3、使用Java操作ZooKeeper 第4个主题：实战HBase（具备掌握HBase企业级开发和管理的能力） 1、 HBase架构实现 2、 HBase的数据模型和存储模型 3、 使用CLI操作HBase 4、 使用Java操作HBase 5、 使用MapReduce代码向HBase中导入批量数据 |
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第三天 |
第1个主题：实战Pig（具备掌握Pig企业级开发和管理的能力） 1、 Pig架构 2、 使用Pig操作数据的内幕 3、 使用Pig实例数据 第2个主题：实战Hive(具备掌握Hive企业级开发和管理的能力) 1、 Hive架构剖析 2、 Hive在HDFS中存储实现 3、 使用MySQL作为Hive的Metastore 4、 内部表、分区表、外部表、桶表 5、 视图 6、 自定义Hive的函数 第3个主题：某知名电商Hadoop项目（具备掌握Hadoop完整项目的分析、开发、部署的全过程的能力） 通过电信商搜集用户接打电话、上网等产生的日志对用户的电话和网络行为进行分析和监控，初步贯穿前面讲解的主要内容，使大家熟悉Hadoop一个完整项目的分析、开发、部署的全过程。 |