Hadoop大数据开发实战教学大纲.pdf

课外实践学时：2。一、课程的性质及任务（一）课程的性质、任务1．课程性质：随着数据库技术的不断进步，关系型数据库已经成为市场的主流。由于MySQL数据库具有稳定、可靠、简单、安全且开源等特点，MySQL数据库已经成为了关系型数据库的佼佼者，得到了越来越多用户的欢迎。

MySQL数据库教学大纲-1文件提供全面的MySQL数据库学习指导，涵盖基础知识到高级应用。档详细介绍了MySQL数据库的基本概念及其实际应用场景，帮助读者深入理解和应用MySQL技术。

本章介绍SQL Server数据库的基本概念，包括SQL Server 2000的新特性和安装升级方法，以及企业管理器和查询分析器的基础使用。

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。

课程内容 HBase案例分析 MapReduce 高阶应用 多语言 MapReduce 编程 Chukwa 集群监控系统 Greenplum 架构解析 Flume 日志收集系统实战 视频教学 课程包含详细的视频教程，助你快速入门Hadoop大数据技术。

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。

个人经验表明，学习这些技术的最大挑战通常出现在学习过程的中段。最初，可以轻松找到引导性的博客和演示文稿，它们教你如何创建一个简单的“Hello World”示例。一旦掌握了基础知识，你会学会如何在邮件列表上提问，在各种大小会议上结识专家，甚至自己阅读源代码。但是，在这个过程中存在一个巨大的知识鸿沟，你对技术的渴望日益增长，却不清楚下一步该何去何从。特别是对于像Hadoop这样的新技术来说，这一点尤为明显。因此，我们需要一本有条理的指南，从最初的“Hello World”引导，逐步引导你如何在实践中熟练运用Hadoop。这正是本书的目标所在。我很幸运地发现了Manning出版社的In Action系列书籍，它们与我的目标完美契合。出版社优秀的编辑团队也在帮助我实现这一目标。写作这本书是一段非常愉快的经历，我希望它能为你打开探索Hadoop世界的大门。

在大数据开发中，MapReduce核心组件如Combiner、InputSplits、Mapper、Partitioner、Shuffle和Sort、InputFormat、Reducer以及RecordReader起着至关重要的作用。本课程通过59张PPT详细解析了这些关键组件的功能和优化技巧，包括自定义InputFormat、InputSplits和RecordReader，以及多文件输出的实现。学员将深入理解这些组件如何协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

《Hadoop实战》是一本详细介绍Apache软件基金会开源项目Hadoop技术的书籍，由韩冀中翻译。本书深入浅出地探讨了Hadoop的核心概念、架构及其在大数据处理领域的实际应用。作者首先介绍了Hadoop的起源及其核心理念“廉价存储和大规模并行计算”，灵感来源于Google的MapReduce论文和GFS系统。书中详细讲解了Hadoop的两大核心组件：HDFS和MapReduce，以及Hadoop生态系统中的其他重要工具如HBase、Hive、Pig、Zookeeper等。此外，作者还通过实例展示了如何安装、配置和管理Hadoop集群，以及编写MapReduce程序进行数据处理。书中还探讨了Hadoop在日志分析、推荐系统和机器学习等领域的应用案例，以及高级主题如YARN调度器和与Spark集成。