第一部分：Hadoop的基本框架

1、大数据时代面临的问题

2、当前解决大数据的技术方案

3、Hadoop架构和云计算

4、Hadoop简史及安装部署

5、Hadoop设计理念和生态系统

第二部分：HDFS分布式文件系统：海量数据存储的摇篮

1、HDFS的设计目标

2、HDFS的基本架构

Ø  NameNode名称节点

Ø  SecondaryNameNode第二名称节点

Ø  DataNode数据节点

3、HDFS的存储模型

Ø  数据块存储

Ø  元数据存储（空间镜像与编辑日志）

Ø  多副本存储

4、多副本放置策略

5、多数据节点管理机制与交互过程

6、文件系统操作与管理

Ø  读文件过程

Ø  写文件过程（数据流管道）

7、数据完整性机制

Ø  数据校验和

Ø  数据完整性扫描线程

Ø  元数据备份与合并

8、数据可靠性设计

Ø  安全模式（数据块与节点映射关系管理）

Ø  心跳检测机制（节点失效管理）

Ø  租约机制（多线程并发控制）

9、其它

Ø  HDFS的安全机制

Ø  负载均衡

Ø  文件压缩

10、    操作接口与编程接口

Ø  HDFS Shell

Ø  HDFS Commands

Ø  WebHDFS REST API

Ø  HDFS Java API

演练：HDFS文件操作命令

演练：HDFS编程示例

第三部分：MapReduce分布式计算系统：海量数据处理的利器

1、MapReduce的三层设计理念

Ø  分布治之的设计思想（Map与Reduce）

Ø  数据处理引擎（编程模型）

Ø  运行时环境（任务调度与执行）

2、MapReduce的基本架构

Ø  JobTracker作业跟踪器

Ø  TaskTracker任务跟踪器

Ø  MapReduce与HDFS的部署关系

3、MapReduce编程模型概述

Ø  编程接口介绍

Ø  Hadoop工作流实现原理

4、MapReduce作业调度机制

Ø  MapReduce作业生命周期

Ø  作业调度策略

Ø  静态资源管理方案

5、数据并行处理机制（五步骤）

Ø  Input阶段实现

Ø  Map阶段实现

Ø  Shuffle阶段实现

Ø  Reduce阶段实现

Ø  Output阶段

6、MapReduce容错机制

Ø  任务失败与重新尝试

Ø  节点失效与重调度

Ø  单点故障

7、MapReduce性能优化

Ø  优化方向与思路

Ø  磁盘IO性能优化

Ø  分片优化

Ø  线程数量优化

Ø  内存优化

Ø  压缩优化

8、MapReduce操作接口

Ø  Job Shell

Ø  Web UI

案例演练：MapReduce编程示例

9、YARN：下一代通用资源管理系统

Ø  MRv1的局限性

Ø  YARN基本框架

Ø  NN HA：解决单点故障

Ø  HDFS Federation：解决扩展性问题

第四部分：HBase非关系型数据库：海量数据的黎明

1、HBase的使用场景

2、HBase的基本架构

Ø  Zookeeper分布式协调服务器

Ø  Master主控服务器

Ø  Region Server区域服务器

3、HBase的数据模型

Ø  HBase的表结构

Ø  行键、列键、时间戳

4、HBase的存储模型

Ø  基本单位Region

Ø  存储格式HFile

5、数据分裂机制Split

6、数据合并机制Compaction

Ø  minor compaction

Ø  major compaction

7、HLog写前日志

8、数据库读写操作

Ø  数据库写入

Ø  数据库读取

Ø  三次寻址

9、HBase操作接口

Ø  Native Java API

Ø  HBase Shell

Ø  批量加载工具

Ø  HiveQL操作

10、    HBase性能优化

Ø  写速度优化

Ø  读速度优化

11、    HBase集群监控与管理

案例演练：HBase命令操作实例

第五部分：Hive分布式数据仓库：高级的编程语言

1、Hive是什么

2、Hive与关系数据库的区别

3、Hive系统架构

Ø  用户接口层

Ø  元数据存储层

Ø  驱动层

4、Hive常用服务

5、Hive元数据的三种部署模式

6、Hive的命名空间

7、Hive数据类型与存储格式

Ø  数据类型

Ø  TextFile/SequenceFile/RCFile

8、Hive的数据模型

Ø  管理表

Ø  外部表

Ø  分区表

Ø  桶表

9、HQL语言命令实例

Ø  DDL数据定义语言

Ø  DML数据操作语言

Ø  QUERY数据查询语言

10、    Hive自定义函数

Ø  基本函数（UDF）

Ø  聚合函数（UDAF）

Ø  表生成函数（UDTF）

11、    Hive性能优化

Ø  动态分区

Ø  压缩

Ø  索引

Ø  JVM重用

案例演练：Hive命令操作实例

第六部分：Sqoop数据交互工具：Hadoop与传统数据库的桥梁

1、Sqoop是什么

2、Sqoop的架构和功能

Ø  Sqoop1架构

Ø  Sqoop2架构

3、数据双向交换

Ø  数据导入过程

Ø  数据导出过程

4、数据导入工具与命令介绍

案例演练：Sqoop数据导入/导出实际操作

第七部分：Pig数据流处理引擎：数据脚本语言

1、Pig介绍

2、命令行交互工具Grunt

3、Pig数据类型

4、Pig Latin脚本语言介绍

Ø  基础知识

Ø  输入和输出

Ø  关系操作

Ø  调用静态Java函数

5、Pig Latin高级应用

6、开发与测试Pig Latin脚本

Ø  开发工具

Ø  任务状态监控

Ø  调试技巧

7、脚本性能优化

8、用户自定义函数UDF

案例演练：Pig Latin脚本编写、测试与运行操作

结束：课程总结与问题答疑。