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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

一、初識hadoop
聽過大數(shù)據(jù)，必聽過hadoop，此部分帶領大家了解hadoop的用途，在大數(shù)據(jù)中的用途，以及快速搭建一個hadoop的實驗環(huán)境，在本過程中不僅將用到前面的Linux知識，而且會對hadoop的架構(gòu)有深入的理解，并為你以后架構(gòu)大數(shù)據(jù)項目打下堅實基礎。

1) Hadoop生態(tài)環(huán)境介紹2) Hadoop云計算中的位置和關系3) 國內(nèi)外Hadoop應用案例介紹4) Hadoop 概念、版本、歷史5) Hadoop 核心組成介紹及hdfs、mapreduce 體系結(jié)構(gòu)6) Hadoop 的集群結(jié)構(gòu)7) Hadoop 偽分布的詳細安裝步驟8) 通過命令行和瀏覽器觀察hadoop
二、 HDFS體系結(jié)構(gòu)和shell以及java操作
詳細剖析HDFS，從知曉原理到開發(fā)網(wǎng)盤的項目讓大家打好學習大數(shù)據(jù)的基礎，大數(shù)據(jù)之于分布式，分布式學習從學習分布式文件系統(tǒng)（HDFS）開始。
1) HDFS底層工作原理2) HDFS datanode,namenode詳解3) Hdfs shell4) Hdfs java api
三、 詳細講解Mapreduce
Mapreduce可以說是任何一家大數(shù)據(jù)公司都會用到的計算框架，也是每個大數(shù)據(jù)工程師應該熟練掌握的，此處的學習除了老師詳細的講解理論外，會通過大量的案例讓大家徹底掌握。
1) Mapreduce四個階段介紹2) Writable3) InputSplit和OutputSplit4) Maptask5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner6) Reducer
四、 Mapreduce案例案例
1) 二次排序2) 倒排序索引3) 最優(yōu)路徑
4) 電信數(shù)據(jù)挖掘之-----移動軌跡預測分析
5) 社交好友推薦算法6) 互聯(lián)網(wǎng)精準廣告推送 算法
五、 Hadoop2.x集群搭建
前面帶領大家開發(fā)了大量的MapReduce程序，此部分將帶來大家讓開發(fā)的程序運行在分布式集群中，并且運行在健壯高可用的集群中。
1) Hadoop2.x集群結(jié)構(gòu)體系介紹2) Hadoop2.x集群搭建3) NameNode的高可用性（HA）4) HDFS Federation5) ResourceManager 的高可用性（HA）6) Hadoop集群常見問題和解決方法