Hadoop与大数据技术实战:Linux、HDFS、MapReduce、Hive和HBase
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本实训方案旨在通过Hadoop为核心的大数据技术,提升参与者对大数据的理解和应用能力。实训目标主要包括以下几个方面: 1. 认识与理解大数据:强调在新时代背景下,大数据技术对企业运营、决策支持的重要性,帮助学员掌握大数据的基本概念和价值。 2. Linux基础知识与应用:通过系统地学习,学员将掌握Linux操作系统的基础知识,如安装、常用命令、文件权限管理、用户权限设置以及在Linux上搭建Java开发环境。 3. Hadoop集群环境搭建:从Hadoop的安装配置到初始化和测试,深入理解Hadoop分布式计算框架,包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce的工作原理。 4. HDFS与MapReduce:学员将学习HDFS的API开发,包括shell操作和Java接口,以及MapReduce的执行流程、WordCount示例和排序、Combiner编程等关键技术。 5. Hive的学习与应用:涵盖Hive的安装、数据定义语言(DDL)和数据操作语言(DML),以及元数据存储、分区表、用户自定义函数(UDF)和倒排索引等内容。 6. ZooKeeper与HBase:介绍ZooKeeper的概念和集群搭建,以及HBase的入门、Java编程、架构理解,同时通过MRonHbase项目实践,将MapReduce与HBase结合。 在整个实训过程中,还包括项目实战环节,通过具体的任务分解和团队协作,使学员能够将所学理论知识应用于实际项目中,增强问题解决能力和团队协作技巧。此外,还提供了项目管理培训,涉及学生分组、案例分析以及大数据项目的启动与实习动员,确保学员能够全面理解和运用大数据技术。 此实训方案不仅注重理论教学,更侧重于实践操作和项目经验积累,旨在培养具备大数据处理技能的实用型人才。无论是企业还是个人,都能从中找到满足自身需求的培训内容。
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