Hadoop 作為開源的云計算平臺，為大數(shù)據(jù)處理提供了一整套解決方案，應(yīng)用非常廣泛。Hadoop 作為一個
平臺框架，包括了如何存儲海量數(shù)據(jù)，如何處理海量數(shù)據(jù)，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)流處理、數(shù)
據(jù)分析和挖掘算法庫等等。本次培訓(xùn)作為知識儲備，主要講解目前應(yīng)用數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)同步工作以
及了解大數(shù)據(jù)理論體系結(jié)構(gòu), 應(yīng)用 Hadoop 2.0 的大數(shù)據(jù)框架結(jié)構(gòu)，文本文件與 Hadoop/Hive/Sqoop 數(shù)據(jù)
遷，Hadoop 的思想、原理，以及重要技術(shù)等相關(guān)知識。
第一天
一、Hadoop 的基本框架 ：
大數(shù)據(jù)時代面臨的問題 ；當(dāng)前解決大數(shù)據(jù)的技術(shù)方案 ；Hadoop 架構(gòu)和云計算 ；Hadoop 簡史及安裝部署 ；Hadoop 設(shè)計理念和生態(tài)系統(tǒng)
二、HDFS 分布式文件系統(tǒng)：海量數(shù)據(jù)存儲的搖籃
HDFS 的設(shè)計目標 、HDFS 的基本架構(gòu) 、 NameNode 名稱節(jié)點 、 SecondaryNameNode 第二名稱節(jié)點 、 DataNode 數(shù)據(jù)節(jié)點 、HDFS 的存儲模型
數(shù)據(jù)塊存儲 、 元數(shù)據(jù)存儲（空間鏡像與編輯日志） 、多副本存儲
多副本放置策略
多數(shù)據(jù)節(jié)點管理機制與交互過程
文件系統(tǒng)操作與管理
讀文件過程
寫文件過程（數(shù)據(jù)流管道）
數(shù)據(jù)完整性機制
數(shù)據(jù)校驗和
數(shù)據(jù)完整性掃描線程
元數(shù)據(jù)備份與合并
數(shù)據(jù)可靠性設(shè)計
安全模式（數(shù)據(jù)塊與節(jié)點映射關(guān)系管理）
心跳檢測機制（節(jié)點失效管理）
租約機制（多線程并發(fā)控制）
其它
HDFS 的安全機制
負載均衡
文件壓縮
操作接口與編程接口
HDFS Shell
HDFS Commands
演練：HDFS 文件操作命令
三、MapReduce 分布式計算系統(tǒng)：海量數(shù)據(jù)處理的利器
MapReduce 的三層設(shè)計理念 、分布治之的設(shè)計思想（Map 與 Reduce） 、數(shù)據(jù)處理引擎（編程模型） 、 運行時環(huán)境（任務(wù)調(diào)度與執(zhí)行） 、MapReduce 的基本架構(gòu) 、JobTracker 作業(yè)跟蹤器 、TaskTracker 任務(wù)跟蹤器
MapReduce 與 HDFS 的部署關(guān)系
四、Yarn：平臺
Yarn 平臺的搭建 、 Yarn 實例的運行 、Yarn 應(yīng)用的監(jiān)控
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