【大数据课程体系】涵盖了一系列与大数据相关的技术和工具，旨在为学习者提供全面的理论知识和实践技能。课程从基础的JAVA开发开始，深入到高级的Linux操作系统管理和分布式计算框架。
在JAVA开发基础知识部分，学生将学习Java语言的基础，包括Eclipse开发环境的使用，多线程技术，Socket网络技术，正则表达式，Java反射技术，以及实战中的设计模式。面向对象设计原则的讲解有助于理解如何构建可扩展和可维护的代码。Java集合、反射以及JVM的工作原理和配置调优是Java开发中不可或缺的知识。
进入Linux部分，课程介绍了Linux系统的基本概念、安装方法，以及如何在VMware上安装Ubuntu。学习者将掌握常见的Linux命令，如用于进程管理的`ps`、`pkill`、`top`和`htop`，了解启动流程、运行级别和`chkconfig`的使用。此外，还将学习用户和组的权限管理，文件权限的设置，以及网络管理技巧。
大数据的核心在于分布式计算，课程中的Hadoop部分详细阐述了Hadoop的发展历程、现状和未来趋势。Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的体系结构、集群结构，以及独立模式、伪分布式和完全分布式的安装配置都被涵盖其中。学生将学习如何启动和停止Hadoop服务，以及SSH的安装和配置。深入理解HDFS的工作原理，包括datanode和namenode，以及如何通过HDFS Shell和Java API进行操作。
MapReduce部分涵盖了InputSplit和OutputSplit的概念，BlockSize的配置，最小副本数的设定，以及MapReduce作业的完整流程。通过编写Mapper和Reducer程序，学习者可以实际操作MapReduce过程。YARN作为Hadoop的资源管理系统，其调度框架、事件分发机制和IPC原理也是学习的重点。
课程还涉及了其他重要的大数据工具，如分布式数据库HBase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，分布式日志框架Flume，以及协调服务Zookeeper。对于HBase，课程将介绍其与RDBMS的区别，系统架构，MapReduce上的应用，以及优化策略。Hive部分涵盖HiveQL和SQL的比较，数据类型的处理，以及UDF和UDAF的开发。Sqoop的使用，Flume的配置和部署，以及Kafka的集成也是教学内容的一部分。
Kafka作为一个重要的消息队列系统，其基础概念、存储策略、分区特点和与Zookeeper的协调管理会被详细讲解。此外，课程还涉及了Storm流处理框架，包括其基本概念、应用场景，与Hadoop和Kafka的对比，以及如何在Storm中实现消息的可靠性和容错。
通过这个大数据课程体系，学习者不仅可以掌握大数据技术的基础，还能深入理解分布式系统的设计与实现，为从事大数据分析、处理和存储工作打下坚实的基础。
