1、大數(shù)據(jù)前沿知識及hadoop入門

2、hadoop部署進(jìn)階

3、大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲

4、Hbase理論與實戰(zhàn)

5、Spaer配置及使用場景

6、spark大數(shù)據(jù)分析原理

7、hadoop+spark大數(shù)據(jù)分析

第一階段：大數(shù)據(jù)前沿知識及hadoop入門，大數(shù)據(jù)前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統(tǒng)基礎(chǔ)，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。

第二階段：hadoop部署進(jìn)階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進(jìn)行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。

第三階段：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲。mysql數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識，hive的基本語法。hive的架構(gòu)及設(shè)計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導(dǎo)入到hive。

第四階段：Hbase理論與實戰(zhàn)。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數(shù)據(jù)存儲。項目實戰(zhàn)。

第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發(fā)展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。

第六階段：spark大數(shù)據(jù)分析原理。spark內(nèi)核，基本定義，spark任務(wù)調(diào)度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學(xué)習(xí)。sparksql查詢。

第七階段：hadoop+spark大數(shù)據(jù)分析。實戰(zhàn)案例深入解析。hadoop+spark的大數(shù)據(jù)分析之分類。logistic回歸與主題推薦。