大数据课程列表.pdf

【大数据课程列表】是一份详尽的教程大纲，旨在引导学员逐步掌握大数据处理与分析的核心技术。课程以Hadoop作为主线，涵盖了从基础知识到高级应用的全方面学习路径。以下是根据课程内容提炼出的关键知识点： 1. **大数据前沿知识**：这部分介绍了大数据的发展历程和未来趋势，帮助学员理解大数据在现代社会中的重要性和应用背景。 2. **Linux及Ubuntu系统基础**：由于Hadoop主要运行在Linux环境下，因此熟悉Linux操作系统和Ubuntu是入门的必要条件。学员将学习如何安装和配置这些系统。 3. **Hadoop安装配置**：包括单机模式和伪分布式模式的安装，这是理解Hadoop运行机制的基础。 4. **Java基础**：Java是编写Hadoop应用程序的主要语言，课程涵盖Java的基本语法、面向对象编程以及使用Eclipse开发工具，同时也涉及数据库管理系统和Web开发流程。 5. **Hadoop部署进阶**：进一步深入Hadoop集群的搭建，对Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行深度剖析，并学习使用HDFS API进行文件操作。 6. **MapReduce**：MapReduce是Hadoop的核心计算框架，课程讲解其工作原理、基本架构和流程，通过实际案例让学员掌握MapReduce编程，包括初级和高级案例。 7. **Mahout实战**：Mahout是一个基于Hadoop的数据挖掘库，学员将学习如何安装配置Mahout，运用其内置的机器学习算法进行分类、聚类和推荐系统等大数据分析。 8. **HBase**：HBase是NoSQL数据库，适用于大数据存储。课程会讲解其基础、安装配置，以及在Hadoop生态系统中的作用。同时，还会介绍ZooKeeper、Pig、Hive和Sqoop等Hadoop生态组件的使用。 9. **Hadoop生态环境**：全面介绍Hadoop生态系统，包括各组件的功能、安装和配置，以及它们在大数据处理中的应用场景。 整个课程设计循序渐进，从基础理论到实践操作，旨在培养学员能够独立完成大数据项目的能力。通过学习，学员不仅能够理解大数据的核心概念和技术，还能具备实际动手解决问题的技能，为今后在CS领域尤其是大数据方向的工作打下坚实基础。