掌握大数据技术：从安装到故障排查

本资源是一份详细的大数据培训任务计划书，旨在帮助学员系统地学习和掌握Hadoop生态系统的关键技术和组件。整个培训周期为一周，共分为七个任务，每个任务都有明确的目标和时间安排。 任务一：Linux环境下的基础设置 学员需在3天内完成JDK、Tomcat、Maven的安装，以及Mysql、DB2、Oracle数据库的安装。在这个过程中，他们需要掌握操作系统与这些基础软件的集成，并学会如何配置和管理数据库。 任务二：Hadoop核心组件的学习与安装 核心任务是掌握TDH（Teradata HDInsight）的安装与配置，包括HDFS、MapReduce、YARN和Zookeeper。学员需理解这些组件的功能与工作原理，并能正确设置关键参数以优化性能。 数据迁移与加载 任务三至四涉及数据处理工具：任务三使用Sqoop将关系型数据库(RDBMS)的数据迁移到HDFS，而任务四则是通过Flume将半结构化数据批量导入HDFS。学员将学会如何利用这些工具高效地处理数据转换和导入过程。 任务五：Hive表结构与优化 在Inceptor中，学员需要创建不同类型的表（内表、外表、ORC格式表、分区表、分桶表和内存表），同时掌握如何优化查询性能，比如使用TPC-DS基准测试工具进行性能评估。 任务六：故障排查能力 任务七着重培养学员通过分析日志错误信息来解决常见问题的能力，这是大数据项目中不可或缺的一项技能，能够确保系统的稳定运行。 在整个培训过程中，学员的进度将通过操作文档得分和在线考试得分双重考核，以确保他们不仅掌握了理论知识，也具备实际操作的能力。这份计划书对于想要进入大数据领域或者提升现有技能的人员来说，提供了全面且实用的学习路径。