大数据课程体系.pdf

【大数据课程体系】 大数据课程体系涵盖了从基础编程语言到分布式计算平台、数据库系统、数据仓库、数据迁移工具、日志框架、分布式协调服务等多个方面，旨在构建全面的技能树，帮助学习者掌握处理大规模数据的核心技术和实践应用。 1. **Java基础**： Java是大数据领域的重要编程语言，课程中会教授基础的JAVA开发知识，包括Eclipse开发环境的使用，多线程技术，Socket网络编程，以及正则表达式等。Java反射技术允许在运行时检查和修改类的行为，这对于理解和调试复杂的系统至关重要。同时，深入理解面向对象设计原则，如单一职责、开闭原则、里氏替换等，是成为一名优秀Java开发者的基础。此外，Java集合框架、JVM原理与配置、调优以及设计模式也是重点内容。 2. **Linux基础**： Linux操作系统在大数据环境中广泛使用，因此熟悉Linux的安装、基本命令、系统进程管理、权限管理以及网络管理是非常必要的。例如，通过ps、pkill、top等命令来监控和管理进程，使用chkconfig进行服务配置，以及通过nano编辑器进行文本编辑。 3. **Hadoop核心**： Hadoop是大数据处理的关键技术之一，课程会详细介绍Hadoop的发展历程、国内外现状和未来趋势。深入讲解Hadoop的两大核心组件——HDFS和MapReduce，以及YARN调度框架。学习者将了解Hadoop的集群结构，掌握独立模式、伪分布式和完全分布式安装配置，理解HDFS的工作原理，包括datanode和namenode的角色，以及InputSplit和OutputSplit的概念。此外，还会学习MapReduce的编程模型，包括编写Mapper和Reducer程序，以及如何通过Hadoop的API进行操作。 4. **分布式数据库和数据仓库**： HBase是一个分布式数据库，它与传统的RDBMS（关系型数据库管理系统）有很大的不同。课程会对比HBase和RDBMS的特点，并介绍HBase的系统架构、MapReduce在HBase上的应用，以及HBase的基本操作和调优策略。Hive则是用于大数据分析的数据仓库，学习者将了解HiveQL和SQL的异同，以及如何进行DDL、DML操作，开发UDF和UDAF，以及Hive的优化和数据导入导出工具Sqoop。 5. **数据迁移和日志框架**： Sqoop用于数据在Hadoop和关系数据库之间的迁移，Flume是一个分布式日志收集系统，两者在大数据环境中都有重要应用。学习者会掌握它们的配置、操作和集成。 6. **分布式协调服务Zookeeper**： Zookeeper是Apache的一个开源项目，提供分布式协调服务，常用于管理大型分布式系统的配置、命名服务等。课程会涉及Zookeeper的API开发，以及如何利用Zookeeper实现高可用的分布式系统，如Kafka和Redis。 7. **流处理框架**： Storm是实时处理数据流的工具，课程将讲解Storm的基本概念、应用场景，对比Storm和Hadoop的区别，以及如何在Linux环境下搭建Storm和Zookeeper集群。学习者还将学习Storm的编程API，如Topology、Spout、Bolt，以及如何使用Storm处理事务，确保消息的可靠性和容错性。 这些知识点构成了大数据课程体系的主要组成部分，通过学习，可以为从事大数据分析、处理和应用的工程师打下坚实的基础。