大数据技术概览：从Hadoop到自动化安装

"该资源是一份关于2018年嵌入式系统设计师考试基础知识的PDF，涵盖了自动化安装的方法，特别提到了Red Hat Linux的Kickstart、Debian和Docker等自动化安装工具。同时，这份资料也涉及到了大数据的相关知识，包括Hadoop、HDFS、HBase等大数据处理技术，并提供了课程的大纲、考核方式和实验安排。" 自动化安装是减轻在多个节点上重复安装和维护相同软件负担的有效手段。Red Hat Linux的Kickstart是一种全自动化的安装方式，它允许管理员预定义安装过程中所有的配置选项，从而实现无人值守的安装。 Debian也有类似的功能，通过预配置脚本来实现自动化。Docker则是一个更现代的容器化技术，它可以打包应用程序及其依赖环境，实现快速、一致地在各种环境中部署。 大数据部分，该课程主要讲解了大数据的基础概念，包括大数据处理架构Hadoop。Hadoop是一个开源框架，用于处理和存储大规模数据集。Hadoop由YARN（Yet Another Resource Negotiator）和HDFS（Hadoop Distributed File System）两大部分组成。HDFS提供高容错性的分布式存储，而YARN负责任务调度和资源管理。Hadoop的安装与使用是课程的重点之一，学生将通过实验操作学习如何部署和使用Hadoop集群。 课程分为四个部分，包括大数据基础、存储、处理与分析以及应用。在存储篇中，会深入探讨HDFS，这是一种分布式文件系统，能够高效地处理大量数据。HBase是一个基于Hadoop的数据存储系统，适合处理实时读写的大数据。NoSQL数据库和云数据库也是讨论的焦点，它们为大数据处理提供了新的解决方案。 处理与分析篇将介绍MapReduce，这是一种分布式并行编程模型，用于处理HDFS上的大数据集。流计算和图计算是大数据实时处理的关键技术，而数据可视化则帮助用户更好地理解和解读大数据的结果。最后，大数据的应用部分会展示大数据在互联网、生物医学和物流等领域的真实案例。 考核方面，除了考勤、作业和随堂练习外，实验报告占据了较大的比重，学生需要完成关于Hadoop和HBase的实验。此外，还需要撰写一篇关于大数据的论文，以深化理论知识的理解和实际应用能力。 课程的实验安排在特定的实验室进行，如实验一将涉及Hadoop的实践操作，实验二则会指导学生如何使用HBase。通过这样的实践教学，学生能够更好地掌握大数据的关键技术。