在大数据领域，学习和理解相关技术是至关重要的。这个课程体系涵盖了从基础操作系统的安装到高级大数据处理框架的使用，旨在为学生提供全面的IT知识。以下是课程体系的主要内容：
课程从Linux操作系统开始，这是大数据平台的基础。通过VMwareWorkstation安装Ubuntu，学生将了解虚拟化技术，学习如何在Linux环境中进行基本操作，包括安装、管理文件权限（rwx），以及网络设置如hosts、hostname和ifconfig。
接着，课程深入到Java开发环境的搭建，JDK的安装是运行许多大数据工具的前提。然后，课程进入Hadoop的世界，讲解其历史、现状和未来趋势。Hadoop的核心组件，包括HDFS和MapReduce，会详细解析其体系结构。学生还将学习如何在不同模式下安装和配置Hadoop，如独立模式、伪分布式和完全分布式，并涉及SSH的安装与配置。
在Hadoop集群结构的学习中，会涵盖资源管理器（RM）、节点管理器（NM）、名称节点（NN）和数据节点（DN）。YARN调度框架和事件分发机制的讲解将帮助学生理解Hadoop如何高效处理任务。此外，课程还涉及Hadoop的底层通信机制如IPC和RPC，以及googleProtoBuf协议分析。
接下来，课程转向NoSQL数据库HBase，对比传统SQL并讲解HiveQL，包括DDL、DML、查询操作和函数。Hive的优化、Flume的配置和使用，以及Zookeeper的高可用性设置也会被讨论。同时，课程涵盖了Kafka和Storm这两个实时流处理工具，讲解它们的基本概念、API、编程模型和容错机制。Storm的Trident部分将涉及Scala和Spark。
Spark作为大数据处理的重要工具，课程会讲解其任务调度、实时计算、无状态和有状态转换，以及MLlib机器学习库。Docker的介绍和安装，以及OpenStack多节点部署，让学生理解容器化和云计算平台的工作原理。
课程通过两个综合项目实践，让学生应用所学知识。一个是基于SSH的互联网大数据调查系统，另一个是分析网站账户泄露信息来评估密码安全性。这两个项目将理论与实际相结合，帮助学生掌握大数据分析的实际应用。
这个课程体系全面覆盖了从操作系统到大数据处理框架的关键知识点，为学生提供了扎实的理论基础和实践经验，以便他们在IT行业中胜任大数据相关职位。
