教育部2017年产学合作协同育人项目

阶段1

Hadoop基础实战

周期

7天

综合项目

1、基于Ubuntu的Hadoop集群安装、配置及管理 (高可用HA)

2、Eclipse连接HDFS进行文件操作

3、HBase分布式数据库的安装、配置及应用开发

4、MapReduce编程模型实践（数据排序、数据去重、数据统计）

5、分布式文件系统HDFS命令操作。

6、Hive数据仓库应用实践

阶段目标

1、掌握Hadoop原理机制，熟悉Hadoop集群体系结构、核心技术。

2、掌握基本的Hadoop管理方式方法

3、掌握HDFS API开发技能。

4、掌握非关系数据库HBase的基本安装管理管理。

5、掌握MapReduce并行计算模型的原理与实践。

6、掌握Hive数据仓库工作原理及HiveQL应用

7、掌握Spark生态系统及Spark Streaming、Spark MLlib的原理与实践

日期

内容

时间

目标/知识点

实战演示

第一天

Hadoop入门

9：00-12:00AM

1、Hadoop概述

2、Hadoop的功能与作用

3、Hadoop应用现状及发展趋势

4、Hadoop项目及其结构

5、Hadoop体系结构

6、Hadoop与分布式开发

7、Hadoop计算模型

14:00-17:00PM

8、HDFS的数据管理

9、HBase的数据管理

10、Hive的数据管理

11、Hadoop集群安全策略

12、本章小结

第二天

Hadoop的安装与配置

9：00-12:00AM

13、Hadoop平台搭建技术依赖

14、JDK安装与配置

15、tzseleck的功能介绍

16、ntp时间同步服务器的描述

17、SSH安全外壳协议

18、SSH免密登陆验证

19、Hadoop集群配置文件

20、Hadoop集群配置参数

21、Hadoop集群搭建帮助文档

22、Hadoop分布式集群搭建的运行方式

23、搭建Hadoop集群的基本流程

14:00-17:00PM

24、集群网络拓扑

25、定义集群拓扑

26、基于Ubuntu环境分布式集群设计

27、Ubuntu权限用户root登陆设置

28、集群服务器网络设置

29、集群服务器主机名设置

30、集群服务器IP地址解析设置

31、Ubuntu下JDK的安装

32、Ubuntu下SSH免密登陆验证安装设置

33、zseleck的时区时间设置

34、集群ntp时间同步服务器的安装与设置

35、Hadoop基本文件的配置

36、Hadoop环境变量的配置

37、Hadoop基本配置的分发

38、Hadoop集群启动

39、Hadoop集群测试

40、Hadoopfs帮助命令

41、Hadoopdfsadmin帮助命令

42、Hadoop集群状态查看管理帮助命令

43、本章小结

第三天

实验

9：00-12:00AM

44、基于Ubuntu的Hadoop集群安装与配置

Hbase分布式数据存储原理

14:00-17:00PM

45、大数据数据存储的类型

46、HBase概念

47、HBase体系结构

48、HBase数据存储原理

49、HBase数据模型

50、HBase与Hadoop关系

51、HBase与HDFS关系

52、Hregion概念与HRegion服务器

53、HMaster概念与HMaster服务器

54、ROOT表与METE表

55、Hbase的表结构

56、行、列、列族、时间戳

57、逻辑视图与物理视图

第四天

Hbase分布式数据存储实践

9：00-12:00AM

58、Zookeeper概念

59、Zookeeper在Hadoop中的工作原理

60、Zookeeper与Hbase的关系

61、Zookeeper的安装与配置

62、Hbase的搭建与部署

63、Hbase Shell简介

64、Hbase Shell的基本用法

65、create创建表命令

66、list查询表命令

67、describe描述表结构命令

68、put增加记录命令

69、get查询记录命令

70、scan遍历表命令

71、其他命令

72、Hbase API简介

73、HBaseAdmin、HBaseConfiguration类的使用

74、HTable、HTableDescriptor、HColumnDescriptor类的使用

75、Put、Get、Scanner

类的使用

14:00-17:00PM

76、Eclipse开发HBase编程实例(学生成绩管理)

第五天

MapReduce核心技术

9：00-12:00AM

77、MapReduce编程模型介绍

78、MapReduce的执行过程

79、MapReduce在数据流和控制流

80、MapReduce编程接口体系结构

81、MapReduce API基本概念

82、序列化和回调机制

83、Reporter参数

84、Mapper、Reducer、Partition接口的使用

85、InputFormat、OutputFormat接口的使用

86、MapReduce内置数据类型

87、MapReduce的开发流程

88、MapReduce开发环境配置

89、MapReduce任务调度

90、数据预处理与InputSplit的大小

实验

14:00-17:00PM

91、案例实战：MapReduce编程模型实践（数据排序、数据去重、数据统计）

第六天

Hive数据仓库实践

9：00-12:00AM

91、数据仓库的概念、特点

92、Hive数据仓库的概述

93、Hive体系结构

94、Hive的基本组成

95、Hive与MapReduce的关系简述

96、Hive工作原理

97、Hive的元数据存储

98、Hive数据仓库的搭建与部署

99、Hive访问方式

100、Hive的数据类型

101、Hive表的创建、数据的加载

102、Hive表的修改与删除

103、内部表与外部表

104、表的分区与桶的建立

105、Hive SQL简单查询语句

106、Hive SQL查询语句

107、HiveQL视图

108、Hive索引使用

109、Hive的存储类型和复合数据类型

110、Hive函数的使用

14:00-17:00PM

111、案例实战：Hive数据仓库基本操作、查询。

112、案例实战：基于Hive的Hadoop日志分析

第七天

大数据处理挖掘技术

9：00-12:00AM

113、Spark及其生态系统

114、Spark简介与原理

115、Spark Core、Spark SQL介绍

116、Spark Streaming、MLib、GraphX

117、Spark编译与部署

118、Spark编程模型（一）编程模型及SparkShell实战

119、Spark编程模型（二）IDEA搭建及实战

120、Spark运行架构分析

14:00-17:00PM

121、SparkSQL（一）SparkSQL简介

122、SparkSQL（二）深入理解运行计划及调优

123、SparkSQL（三）Spark实战应用

124、Spark Streaming实时流计算原理与实践

125、Spark MLlib（一）机器学习库SparkMLlib介绍

126、Spark MLlib（二）机器学习库SparkMLib实战

127、Spark图计算GraphX

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