oozie編譯

1. 下面哪些組件可以實現管理hbase的運行內存管理

riak 華師大的吧- -
下面來簡單介紹各個組件的作用：
HDFS(Hadoop distribute file system)——Hadoop生態系統的基礎組件Hadoop分布式文件系統。它是其他一些工具的基礎HDFS的機制是將大量數據分布到計算機集群上，數據一次寫入，但可以多次讀取用於分析。HDFS讓Hadoop可以最大化利用磁碟。
HBase—— 一個構建在HDFS之上的面向列的Nosql資料庫，HBase用於對打量數據進行快速讀取/寫入。HBase將Zookeeper用於自身的管理，以保證其所有組件都正在運行。HBase使得Hadoop可以最大化利用內存。
MapRece——MapRece是Hadoop的主要執行框架，它是一個用於分布式並行數據處理的編程模型，將作業分為mapping階段和rece階段。開發人員謂Hadoop編寫MapRece作業，並使用HDFS中存儲的數據，而HDFS可以保證快速的數據訪問。鑒於MapRece作業的特性，Hadoop以並行的方式將處理過程移向數據。MapRece使得Hadoop可以最大化利用CPU。
Zookeeper——Zookeeper是Hadoop的分布式協調服務。Zookeeper被設計成可以在機器集群上運行，是一個具有高度可用性的服務，用於Hadoop操作的管理，而且很多Hadoop組件都依賴它。

Oozie—— Oozie是一個北極測很難過到Hadoop軟體棧中的可擴展的Workflow系統。用於協調多個MapRece作業的執行。它能夠處理大量的復雜性，基於外部事件來管理執行。

Pig——Pig是對MapRece編程復雜性的抽象，Pig平台包含用於分析Hadoop數據集的執行環境和腳本語言(Pig Latin)。它的編譯器將Pig Latin翻譯為MapRece程序序列。
Hive——類似於SQL的高級語言，用於執行對存儲在Hadoop中數據的查詢，Hive允許不熟悉MapRece的開發人員編寫數據查詢語句，它會將翻譯為Hadoop中的MapRece作業。類似於Pig。Hive是一個抽象層，適合於較熟悉SQL而不是java編程的資料庫分析師。
Hadoop生態系統中還包含一些用於與其他企業級應用進行集成的框架,例如上圖所示的Sqoop和Flume：
Sqoop是一個連通性工具，用於在關系型資料庫和數據倉庫Hadoop之間移動數據。Sqoop利用資料庫來描述導入/導出數據的模式，並使用MapRece實現並行操作和容錯。
Fulme是一個分布式的、具有可靠性和高可用性的服務，用於從單獨的機器上將大量數據高效的收集、聚合並移動到HDFS中。它給予一個簡單靈活的架構，童工流式數據操所。它藉助於簡單可擴展的數據模型，允許將來自企業中多台機器上的數據移到Hadoop中。

2. hue/oozie 調度shell執行hive腳本

前面已經有篇文章介紹如何編譯包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。clouderamanager裝好的spark,直接執行spark-shell進入命令行後，寫入如下語句：valhiveContext=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)你會發現沒法執行通過，因為cm裝的原生的spark是不支持sparkhql的，我們需要手動進行一些調整：第一步，將編譯好的包含hive的JAR包上傳到hdfs上配置的默認的spark的sharelib目錄：/user/spark/share/lib第二步：在你要運行spark-shell腳本的節點上的/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/lib/spark/lib/目錄下面，下載這個jar到這個目錄：hadoopfs-gethdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar（具體路徑替換成你自己的）。然後這個目錄下面原來會有個軟鏈接spark-assembly.jar指向的是spark-assembly-1.2.0-cdh5.3.0-hadoop2.5.0-cdh5.3.0.jar，我們把這個軟鏈接刪除掉重新創建一個同名的軟鏈接：ln-sspark-assembly-with-hive-maven.jarspark-assembly.jar，指向我們剛下載下來的那個JAR包，這個JAR包會在啟動spark-shell腳本時裝載到driverprogram的classpath中去的，sparkContext也是在driver中創建出來的，所以需要將我們編譯的JAR包替換掉原來的spark-assembly.jar包，這樣在啟動spark-shell的時候，包含hive的spark-assembly就被裝載到classpath中去了。第三步：在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/目錄下面創建一個hive-site.xml。/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf目錄是默認的spark的配置目錄，當然你可以修改默認配置目錄的位置。hive-site.xml內容如下：hive.metastore.localfalsehive.metastore.uristhrift://n1:9083hive.metastore.client.socket.timeout300hive.metastore.warehouse.dir/user/hive/warehouse這個應該大家都懂的，總要讓spark找到hive的元數據在哪吧，於是就有了上面一些配置。第四步：修改/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/spark-defaults.conf，添加一個屬性：spark.yarn.jar=hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar。這個是讓每個executor下載到本地然後裝載到自己的classpath下面去的，主要是用在yarn-cluster模式。local模式由於driver和executor是同一個進程所以沒關系。以上完事之後，運行spark-shell,再輸入:valhiveContext=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)應該就沒問題了。我們再執行一個語句驗證一下是不是連接的我們指定的hive元資料庫：hiveContext.sql("showtables").take(10)//取前十個表看看最後要重點說明一下這里的第二步第三步和第四步，如果是yarn-cluster模式的話，應該替換掉集群所有節點的spark-assembly.jar集群所有節點的sparkconf目錄都需要添加hive-site.xml，每個節點spark-defaults.conf都需要添加spark.yarn.jar=hdfs://n1:8020/user/spark/share/lib/spark-assembly-with-hive-maven.jar。可以寫個shell腳本來替換，不然手動一個一個節點去替換也是蠻累的。

3. 如何編譯Zookeeper源碼

riak華師大的吧--下面來簡單介紹各個組件的作用：HDFS(Hadoopdistributefilesystem)——Hadoop生態系統的基礎組件Hadoop分布式文件系統。它是其他一些工具的基礎HDFS的機制是將大量數據分布到計算機集群上，數據一次寫入，但可以多次讀取用於分析。HDFS讓Hadoop可以最大化利用磁碟。HBase——一個構建在HDFS之上的面向列的NoSql資料庫，HBase用於對打量數據進行快速讀取/寫入。HBase將Zookeeper用於自身的管理，以保證其所有組件都正在運行。HBase使得Hadoop可以最大化利用內存。MapRece——MapRece是Hadoop的主要執行框架，它是一個用於分布式並行數據處理的編程模型，將作業分為mapping階段和rece階段。開發人員謂Hadoop編寫MapRece作業，並使用HDFS中存儲的數據，而HDFS可以保證快速的數據訪問。鑒於MapRece作業的特性，Hadoop以並行的方式將處理過程移向數據。MapRece使得Hadoop可以最大化利用CPU。Zookeeper——Zookeeper是Hadoop的分布式協調服務。Zookeeper被設計成可以在機器集群上運行，是一個具有高度可用性的服務，用於Hadoop操作的管理，而且很多Hadoop組件都依賴它。Oozie——Oozie是一個北極測很難過到Hadoop軟體棧中的可擴展的Workflow系統。用於協調多個MapRece作業的執行。它能夠處理大量的復雜性，基於外部事件來管理執行。Pig——Pig是對MapRece編程復雜性的抽象，Pig平台包含用於分析Hadoop數據集的執行環境和腳本語言(PigLatin)。它的編譯器將PigLatin翻譯為MapRece程序序列。Hive——類似於SQL的高級語言，用於執行對存儲在Hadoop中數據的查詢，Hive允許不熟悉MapRece的開發人員編寫數據查詢語句，它會將翻譯為Hadoop中的MapRece作業。類似於Pig。Hive是一個抽象層，適合於較熟悉SQL而不是java編程的資料庫分析師。Hadoop生態系統中還包含一些用於與其他企業級應用進行集成的框架,例如上圖所示的Sqoop和Flume：Sqoop是一個連通性工具，用於在關系型資料庫和數據倉庫Hadoop之間移動數據。Sqoop利用資料庫來描述導入/導出數據的模式，並使用MapRece實現並行操作和容錯。Fulme是一個分布式的、具有可靠性和高可用性的服務，用於從單獨的機器上將大量數據高效的收集、聚合並移動到HDFS中。它給予一個簡單靈活的架構，童工流式數據操所。它藉助於簡單可擴展的數據模型，允許將來自企業中多台機器上的數據移到Hadoop中。

4. 大數據分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大數據分析工具，看下能不能幫到你
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。

5. 大數據培訓課程安排有哪些，深圳大數據培訓哪家好

下面是以道教育大數據培訓開發課程，可以參考
第一階段 WEB 開發基礎
HTML基礎
1、Html基本介紹
2、HTML語法規范
3、基本標簽介紹
4、HTML編輯器/文本文檔/WebStrom/elipse
5、HTML元素和屬性
6、基本的HTML元素
6.1 標題
6.2 段落
6.3 樣式和style屬性
6.3 鏈接 a
6.4 圖像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注釋
8、表單介紹
9、Table標簽
10、DIV布局介紹
11、HTML列表詳解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML塊元素（block）和行內元素(inline)
2、使用div實現網頁布局
3、響應式WEB設計（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap實現響應式布局
HTML表單元素
1、HTML表單 form
2、HTML表單元素
3、 HTML input的類型 type
4、 Html input的屬性
CSS基礎
1、CSS簡介及基本語法
2、在HTML文檔中使用CSS
3、CSS樣式
4、CSS選擇器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高級/CSS3
1、尺寸和對齊
2、分類（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、導航欄
4、圖片庫
5、圖片透明
6、媒介類型 @media
7、CSS3
8、CSS3動畫效果
JavaScript基礎
1、JavaScript簡介
2、基本語法規則
3、在HTML文檔中使用JS
4、JS變數
5、JS數據類型
6、JS函數
7、JS運算符
8、流程式控制制
9、JS錯誤和調試
JavaScript對象和作用域
1、數字 Number
2、字元串String
3、日期 Date
4、數組
5、數學 Math
6、DOM對象和事件
7、BOM對象
8、Window對象
9、作用域和作用域鏈
10、JSON
Javascript庫
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本語法
2、Jquery選擇器
3、Jquery事件
4、Jquery選擇器
5、Jquery效果和動畫
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍歷
8、Jquery封裝函數
9、Jquery案例
表單驗證和Jquery Validate
1、用Js對HTML表單進行驗證
2、Jquery Validata基本用法
3、默認校驗規則和提示信息
4、debug和ignore
5、更改錯誤信息顯示位置和樣式
6、全部校驗通過後的執行函數
7、修改驗證觸發方式
8、非同步驗證
9、自定義校驗方法
10、radio 和 checkbox、select 的驗證
Java基礎
1、關於Java
2、Java運行機制
3、第一個Java程序，注釋
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、標識符與關鍵字
6、變數的聲明，初始化與應用
7、變數的作用域
8、變數重名
9、基本數據類型
10、類型轉換與類型提升
11、各種數據類型使用細節
12、轉義序列
13、各種運算符的使用
流程式控制制
1、選擇控制語句if-else
2、選擇控制語句switch-case
3、循環控制語句while
4、循環控制語句do-while
5、循環控制語句for與增強型for
6、break，continue，return
7、循環標簽
8、數組的聲明與初始化
9、數組內存空間分配
10、棧與堆內存
11、二維（多維）數組
12、Arrays類的相關方法
13、main方法命令行參數
面向對象
1、面向對象的基本思想
2、類與對象
3、成員變數與默認值
4、方法的聲明，調用
5、參數傳遞和內存圖
6、方法重載的概念
7、調用原則與重載的優勢
8、構造器聲明與默認構造器
9、構造器重載
10、this關鍵字的使用
11、this調用構造器原則
12、實例變數初始化方式
13、可變參數方法
訪問許可權控制
1、包 package和庫
2、訪問許可權修飾符private/protected/public/包訪問許可權
3、類的訪問許可權
4、抽象類和抽象方法
5、介面和實現
6、解耦
7、Java的多重繼承
8、通過繼承來擴展介面
錯誤和異常處理
1、概念：錯誤和異常
2、基本異常
3、捕獲異常 catch
4、創建自定義異常
5、捕獲所有異常
6、Java標准異常
7、使用finally進行清理
8、異常的限制
9、構造器
10、異常匹配
11、異常使用指南
資料庫基礎（MySQL）
資料庫基礎（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc連接資料庫
3、使用Jdbc進行crud操作
4、使用Jdbc進行多表操作
5、Jdbc驅動類型
6、Jdbc異常和批量處理
7、Jdbc儲存過程
Servlet和JSP
1、Servlet簡介
2、Request對象
3、Response對象
4、轉發和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie簡介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什麼是Ajax
2、XMLHttpRequest對象（XHR）
3、XHR請求
4、XHR響應
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：對用戶名是否可用進行伺服器端校驗
綜合案例
1、項目開發一般流程介紹
2、模塊化和分層
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用戶登錄/注冊，從前端到後端
第二階段 Java SE
訪問許可權和繼承
1、包的聲明與使用
2、import與import static
3、訪問許可權修飾符
4、類的封裝性
5、static（靜態成員變數）
6、final（修飾變數，方法）
7、靜態成員變數初始化方式
8、類的繼承與成員繼承
9、super的使用
10、調用父類構造器
11、方法的重寫與變數隱藏
12、繼承實現多態和類型轉換
13、instanceof
抽象類與介面
1、抽象類
2、抽象方法
3、繼承抽象類
4、抽象類與多態
5、介面的成員
6、靜態方法與默認方法
7、靜態成員類
8、實例成員類
9、局部類
10、匿名類
11、eclipse的使用與調試
12、內部類對外圍類的訪問關系
13、內部類的命名
Lambda表達式與常用類
1、函數式介面
2、Lambda表達式概念
3、Lambda表達式應用場合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚舉類型（編譯器的處理）
7、包裝類型（自動拆箱與封箱）
8、String方法
9、常量池機制
10、String講解
11、StringBuilder講解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
異常處理與泛型
1、異常分類
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕獲multi-catch
5、throw與throws
6、自定義異常和優勢
7、泛型背景與優勢
8、參數化類型與原生類型
9、類型推斷
10、參數化類型與數組的差異
11、類型通配符
12、自定義泛型類和類型擦出
13、泛型方法重載與重寫
集合
1 、常用數據結構
2 、Collection介面
3 、List與Set介面
4 、SortedSet與NavigableSet
5 、相關介面的實現類
6 、Comparable與Comparator
7、Queue介面
8 、Deque介面
9 、Map介面
10、NavigableMap
11、相關介面的實現類
12、流操作（聚合操作）
13、Collections類的使用
I/O流與反射
1 、File類的使用
2 、位元組流
3 、字元流
4 、緩存流
5 、轉換流
6 、數據流
7、對象流
8、類載入，鏈接與初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class類的使用
11、通過反射調用構造器
12、安全管理器
網路編程模型與多線程
1、進程與線程
2、創建線程的方式
3、線程的相關方法
4、線程同步
5、線程死鎖
6、線程協作操作
7、計算機網路（IP與埠）
8、TCP協議與UDP協議
9、URL的相關方法
10、訪問網路資源
11、TCP協議通訊
12、UDP協議通訊
13、廣播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.創建Spring MVC項目
3.Spring MVC執行流程和參數
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.創建Spring MVC項目
3.Spring MVC執行流程和參數
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.創建Spring MVC項目
3.Spring MVC執行流程和參數
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis簡介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis關聯查詢
6.動態SQL
7.MyBatis緩沖
8.MyBatis-Generator
Socket編程
1.網路通信和協議
2.關於Socket
3.Java Socket
4.Socket類型
5.Socket函數
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/非同步
window對象
全局作用域
窗口關系及框架
窗口位置和大小
打開窗口
間歇調用和超時調用（靈活運用）
系統對話框
location對象
navigator對象
screen對象
history對象
NIO/AIO
1.網路編程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.非同步阻塞
6.非同步非阻塞
7.NIO與AIO基本操作
8.高性能IO設計模式
第三階段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入門程序編寫
3.mybatis和hibernate的本質區別和應用場景
4.mybatis開發方法
5.SqlMapConfig配置文件講解
6.輸入映射-pojo包裝類型的定義與實現
7.輸出映射-resultType、resultMap
8.動態sql
9.訂單商品數據模型分析
10.高級映射的使用
11.查詢緩存之一級緩存、二級緩存
12.mybatis與spring整合
13. mybatis逆向工程自動生成代碼
Spring/Spring MVC
1. springmvc架構介紹
2. springmvc入門程序
3. spring與mybatis整合
4. springmvc註解開發—商品修改功能分析
5. springmvc註解開發—RequestMapping註解
6. springmvc註解開發—Controller方法返回值
7. springmvc註解開發—springmvc參數綁定過程分析
8. springmvc註解開發—springmvc參數綁定實例講解
9. springmvc與struts2的區別
10. springmvc異常處理
11. springmvc上傳圖片
12. springmvc實現json交互
13. springmvc對RESTful支持
14. springmvc攔截器
第四階段 關系型資料庫/MySQL/NoSQL
SQL基礎
1.SQL及主流產品
2.MySQL的下載與安裝（sinux/windows）
3.MySql的基本配置/配置文件
4.基本的SQL操作 DDL
5.基本的SQL操作 DML
6.基本的SQL操作 DCL
7.MySQL客戶端工具
8.MySQL幫助文檔
MySQL數據類型和運算符
1 數值類型
2 日期時間類型
3 字元串類型
4 CHAR 和 VARCHAR 類型
5 BINARY 和 VARBINARY 類型
6 ENUM 類型
7 SET 類型
8 算術運算符
9 比較運算符
10 邏輯運算符
11 位運算
12 運算符的優先順序
MySQL函數
1 字元串函數
2 數值函數
3 日期和時間函數
4 流程函數
5 其他常用函數
MySQL存儲引擎
1.MySQL支持的存儲引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.選擇合適的存儲引擎
選擇合適的數據類型
1 CHAR 與 VARCHAR
2 TEXT 與 BLOB
3 浮點數與定點數
4 日期類型選擇
字元集
1 字元集概述
2 Unicode字元集
3 漢字及一些常見字元集
4 選擇合適的字元集
5 MySQL 支持的字元集
6 MySQL 字元集的設置 .
索引的設計和使用
1.什麼是索引
2.索引的類型
3.索引的數據結構 BTree B+Tree Hash
4.索引的存儲
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情況
7.索引設計原則
視圖/存儲過程/函數/觸發器
1. 什麼是視圖
2. 視圖操作
3. 什麼是存儲過程
4. 存儲過程操作
5. 什麼是函數
6. 函數的相關操作
7. 觸發器
事務控制/鎖
1. 什麼是事務
2. 事務控制
3. 分布式事務
4. 鎖/表鎖/行鎖
5. InnoDB 行鎖爭用
6. InnoDB 的行鎖模式及加鎖方法7
7 InnoDB 行鎖實現方式7
8 間隙鎖（Next-Key 鎖）
9 恢復和復制的需要，對 InnoDB 鎖機制的影響
10 InnoDB 在不同隔離級別下的一致性讀及鎖的差異
11 表鎖
12 死鎖
SQL Mode和安全問題
1. 關於SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和遷移
4. SQL 注入
5. 開發過程中如何避免SQL注入
SQL優化
1.通過 show status 命令了解各種 SQL 的執行頻率
2. 定位執行效率較低的 SQL 語句
3. 通過 EXPLAIN 分析低效 SQL 的執行計劃
4. 確定問題並採取相應的優化措施
5. 索引問題
6.定期分析表和檢查表
7.定期優化表
8.常用 SQL 的優化
MySQL資料庫對象優化
1. 優化表的數據類型
2 散列化
3 逆規范化
4 使用中間表提高統計查詢速度
5. 影響MySQL性能的重要參數
6. 磁碟I/O對MySQL性能的影響
7. 使用連接池
8. 減少MySQL連接次數
9. MySQL負載均衡
MySQL集群
MySQL管理和維護
MemCache
Redis
在Java項目中使用MemCache和Redis
第五階段：操作系統/linux、雲架構
Linux安裝與配置
1、安裝Linux至硬碟
2、獲取信息和搜索應用程序
3、進階：修復受損的Grub
4、關於超級用戶root
5、依賴發行版本的系統管理工具
6、關於硬體驅動程序
7、進階：配置Grub
系統管理與目錄管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行補全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系統的架構
6、移動、復制和刪除
7、文件和目錄的許可權
8、文件類型與輸入輸出
9、vmware介紹與安裝使用
10、網路管理、分區掛載
用戶與用戶組管理
1、軟體包管理
2、磁碟管理
3、高級硬碟管理RAID和LVM
4、進階：備份你的工作和系統
5、用戶與用戶組基礎
6、管理、查看、切換用戶
7、/etc/...文件
8、進程管理
9、linux VI編輯器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell編程
1、 SHELL變數
2、傳遞參數
3、數組與運算符
4、SHELL的各類命令
5、SHELL流程式控制制
6、SHELL函數
7、SHELL輸入/輸出重定向
8、SHELL文件包含
伺服器配置
1、系統引導
2、管理守護進程
3、通過xinetd啟動SSH服務
4、配置inetd
5、Tomcat安裝與配置
6、MySql安裝與配置
7、部署項目到Linux
第六階段：Hadoop生態系統
Hadoop基礎
1、大數據概論
2、 Google與Hadoop模塊
3、Hadoop生態系統
4、Hadoop常用項目介紹
5、Hadoop環境安裝配置
6、Hadoop安裝模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系統
1、認識HDFS及其HDFS架構
2、Hadoop的RPC機制
3、HDFS的HA機制
4、HDFS的Federation機制
5、 Hadoop文件系統的訪問
6、JavaAPI介面與維護HDFS
7、HDFS許可權管理
8、hadoop偽分布式
Hadoop文件I/O詳解
1、Hadoop文件的數據結構
2、 HDFS數據完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable類型
5、Hadoop支持的壓縮格式
6、Hadoop中編碼器和解碼器
7、 gzip、LZO和Snappy比較
8、HDFS使用shell+Java API
MapRece工作原理
1、MapRece函數式編程概念
2、 MapRece框架結構
3、MapRece運行原理
4、Shuffle階段和Sort階段
5、任務的執行與作業調度器
6、自定義Hadoop調度器
7、 非同步編程模型
8、YARN架構及其工作流程
MapRece編程
1、WordCount案例分析
2、輸入格式與輸出格式
3、壓縮格式與MapRece優化
4、輔助類與Streaming介面
5、MapRece二次排序
6、MapRece中的Join演算法
7、從MySQL讀寫數據
8、Hadoop系統調優
Hive數據倉庫工具
1、Hive工作原理、類型及特點
2、Hive架構及其文件格式
3、Hive操作及Hive復合類型
4、Hive的JOIN詳解
5、Hive優化策略
6、Hive內置操作符與函數
7、Hive用戶自定義函數介面
8、Hive的許可權控制
Hive深入解讀
1 、安裝部署Sqoop
2、Sqoop數據遷移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解資料庫導入
5、導出與事務
6、導出與SequenceFile
7、Azkaban執行工作流
Sqoop與Oozie
1 、安裝部署Sqoop
2、Sqoop數據遷移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解資料庫導入
5、導出與事務
6、導出與SequenceFile
7、Azkaban執行工作流
Zookeeper詳解
1、Zookeeper簡介
2、Zookeeper的下載和部署
3、Zookeeper的配置與運行
4、Zookeeper的本地模式實例
5、Zookeeper的數據模型
6、Zookeeper命令行操作範例
7、storm在Zookeeper目錄結構
NoSQL、HBase
1、HBase的特點
2、HBase訪問介面
3、HBase存儲結構與格式
4、HBase設計
5、關鍵演算法和流程
6、HBase安裝
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七階段：Spark生態系統
Spark
1.什麼是Spark
2.Spark大數據處理框架
3.Spark的特點與應用場景
4.Spark SQL原理和實踐
5.Spark Streaming原理和實踐
6.GraphX SparkR入門
7.Spark的監控和調優
Spark部署和運行
1.WordCount准備開發環境
2.MapRece編程介面體系結構
3.MapRece通信協議
4.導入Hadoop的JAR文件
5.MapRece代碼的實現
6.打包、部署和運行
7.打包成JAR文件
Spark程序開發
1、啟動Spark Shell
2、載入text文件
3、RDD操作及其應用
4、RDD緩存
5、構建Eclipse開發環境
6、構建IntelliJ IDEA開發環境
7、創建SparkContext對象
8、編寫編譯並提交應用程序
Spark編程模型
1、RDD特徵與依賴
2、集合（數組）創建RDD
3、存儲創建RDD
4、RDD轉換 執行 控制操作
5、廣播變數
6、累加器
作業執行解析
1、Spark組件
2、RDD視圖與DAG圖
3、基於Standalone模式的Spark架構
4、基於YARN模式的Spark架構
5、作業事件流和調度分析
6、構建應用程序運行時環境
7、應用程序轉換成DAG
Spark SQL與DataFrame
1、Spark SQL架構特性
2、DataFrame和RDD的區別
3、創建操作DataFrame
4、RDD轉化為DataFrame
5、載入保存操作與Hive表
6、Parquet文件JSON數據集
7、分布式的SQL Engine
8、性能調優 數據類型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream編程模型
3、Input DStream
4、DStream轉換 狀態 輸出
5、優化運行時間及內存使用
6、文件輸入源
7、基於Receiver的輸入源
8、輸出操作
Spark MLlib與機器學習
1、機器學習分類級演算法
2、Spark MLlib庫
3、MLlib數據類型
4、MLlib的演算法庫與實例
5、ML庫主要概念
6、演算法庫與實例
GraphX與SparkR
1、Spark GraphX架構
2、GraphX編程與常用圖演算法
3、GraphX應用場景
4、SparkR的工作原理
5、R語言與其他語言的通信
6、SparkR的運行與應用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala編程開發
1、Scala語法基礎
2、idea工具安裝
3、maven工具配置
4、條件結構、循環、高級for循環
5、數組、映射、元組
6、類、樣例類、對象、伴生對象
7、高階函數與函數式編程
Scala進階
1、 柯里化、閉包
2、模式匹配、偏函數
3、類型參數
4、協變與逆變
5、隱式轉換、隱式參數、隱式值
6、Actor機制
7、高級項目案例
Python編程
1、Python編程介紹
2、Python的基本語法
3、Python開發環境搭建
4、Pyhton開發Spark應用程序
第八階段：Storm生態系統
storm簡介與基本知識
1、storm的誕生誕生與成長
2、storm的優勢與應用
3、storm基本知識概念和配置
4、序列化與容錯機制
5、可靠性機制—保證消息處理
6、storm開發環境與生產環境
7、storm拓撲的並行度
8、storm命令行客戶端
Storm拓撲與組件詳解
1、流分組和拓撲運行
2、拓撲的常見模式
3、本地模式與stormsub的對比
4、 使用非jvm語言操作storm
5、hook、組件基本介面
6、基本抽象類
7、事務介面
8、組件之間的相互關系
spout詳解 與bolt詳解
1、spout獲取數據的方式
2、常用的spout
3、學習編寫spout類
4、bolt概述
5、可靠的與不可靠的bolt
6、復合流與復合anchoring
7、 使用其他語言定義bolt
8、學習編寫bolt類
storm安裝與集群搭建
1、storm集群安裝步驟與准備
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安裝jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署節點
6、storm集群的搭建
7、zookeeper應用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介紹和安裝
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底層實現原理
5、Kafka的消息處理機制
6、數據傳輸的事務定義
7、Kafka的存儲策略
Flume
1、Flume介紹和安裝
2、Flume Source講解
3、Flume Channel講解
4、Flume Sink講解
5、flume部署種類、流配置
6、單一代理、多代理說明
7、flume selector相關配置
Redis
1、Redis介紹和安裝、配置
2、Redis數據類型
3、Redis鍵、字元串、哈希
4、Redis列表與集合
5、Redis事務和腳本
6、Redis數據備份與恢復
7、Redis的SHELL操作