2017大数据深度课程：Hadoop到Spark实战项目汇总

大数据在2017年的课程体系全面而深入，涵盖了离线处理、实时流处理和内存计算三个主要领域，旨在帮助学员掌握当今数据处理的关键技术。以下是针对这三个部分的详细解读： 1. 离线部分课程： - Hadoop: Hadoop是分布式计算的基础框架，用于存储和处理大规模数据集，它通过HDFS（分布式文件系统）提供高可靠性和容错性，同时利用MapReduce模型进行并行计算。 - Hive: Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户以SQL的方式查询和管理Hadoop中的大规模数据，简化了数据处理过程。 - Flume: Flume是Apache的一个数据收集系统，专为日志收集、监控数据和其他大量数据传输设计，支持多种数据源和目的地。 - Azkaban: 作为Apache的一个项目，Azkaban是一个开源的工作流管理系统，用于自动化和协调Hadoop生态系统中的任务执行。 - HBase: HBase是Google Bigtable的开源实现，是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，适合于存储大量半结构化数据。 2. 实时部分课程： - Storm: Storm是一个开源的分布式实时计算系统，用于处理实时或近实时的数据流，具有低延迟和高吞吐量的特点。 - Kafka: Kafka是一个分布式的发布订阅消息系统，用于构建实时数据管道和流处理应用，支持大规模数据处理和高吞吐量。 - Redis: Redis不仅是一个键值存储系统，还可以用作缓存、消息队列和数据库，常用于实时数据处理中的高性能数据存储和通信。 3. 内存计算部分课程： - Scala编程: Scala是一种多范式编程语言，结合了面向对象和函数式编程特性，是Spark的主要编程语言，为大数据处理提供了高效且易读的代码编写环境。 - Spark原理: Spark是一个强大的分布式计算框架，以内存计算为核心，提供高效的大规模数据处理能力，尤其适用于迭代计算和机器学习任务。 - Spark源码解析: 学习Spark源码有助于理解其内部工作机制，提升性能优化和故障排查的能力。 - 机器学习: 课程会涵盖各种机器学习算法，如分类、回归、聚类和深度学习，以及如何在Spark上实现这些算法。 每个部分的项目实战环节至关重要，学员可以通过实际操作来巩固理论知识，并熟悉如何将所学技术应用于实际场景。整体来说，2017年的大数据课程不仅涵盖了技术的理论知识，还强调了实践技能的培养，旨在打造具备大数据处理全链路能力的专业人才。