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大數據基礎知識

Linux及unbuntu系統基礎

Hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置

第一階段：大數據前沿知識及Hadoop入門
預期效果：零基礎入門，了解大數據的歷史背景及發展方向，掌握Hadoop多種安裝配置
第二階段：Hadoop部署進階
1.Hadoop集群模式搭建
2. Hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析

3.使用hdfs提供的api進行hdfs文件操作

熟練掌握Hadoop集群搭建；對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析
第三階段：Java基礎及實戰
1. java程序的基本框架
2. Java的數據類型與表達式介紹

3. java程序設計的基礎

4.java的面向對象編程及方法

5.mysql數據庫基礎知識

零基礎入門，了解java程序設計的基本思想，熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計，熟練使用jar文件，了解mysql等數據庫管理系統的原理，基于web的程序開發流程
第四階段：Mapreduce理論及實戰
1. Mapreduce概念及思想
2.mapreduce構架和流程

3.三個基于mapreduce的初級案例

4.mapreduce高級案例--人大經濟論壇日志管理

熟悉Mapreduce的工作原理及應用，熟悉基本的Mapreduce程序設計，掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基于Mapreduce的項目
第五階段：Hadoop+Mahout大數據分析
1. mahout學習之簡介、安裝及配置
2. 六個實戰案例深入解析hadoop+mahout的大數據分析之分類、聚類與主題推薦

掌握基于hadoop+mahout的大數據分析方法的使用場景，熟練運用mahout的成熟算法進行特定場景的大數據分析
第六階段：Hbase Spark理論及實戰
1. hbase簡介、安裝及配置
2. hbase實戰

掌握hbase的數據存儲及項目實戰,Spark、Hive的安裝、配置及使用場景
第七階段：Hadoop+Spark大數據分析
實戰案例深入解析Hadoop+Spark的大數據分析之分類、Logistic回歸與主題推薦
掌握基于hadoop+Spark的大數據分析方法的使用場景，熟練運用Spark的成熟算法進行特定場景的大數據分析