1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。

• 01 大数据概论 & Hadoop生态
  大数据概念
  大数据的特点（4V）
  大数据应用场景
  大数据发展前景
  大数据部门业务流程分析
  大数据部门组织结构（重点）
  Hadoop是什么
  Hadoop发展历史
  Hadoop三大发行版本
  Hadoop的优势（4高）
  02 Hadoop入门
  Hadoop组成
  HDFS架构概述
  YARN架构概述
  MapReduce架构概述
  大数据技术生态体系
  推荐系统框架图
  Hadoop运行环境搭建
  虚拟机环境准备
  安装JDK、安装Hadoop
  Hadoop目录结构
  03 Hadoop运行模式
  本地运行模式
  官方Grep案例
  官方WordCount案例
  伪分布式运行模式
  启动HDFS并运行MapReduce程序
  启动YARN并运行MapReduce程序
  配置历史服务器
  配置日志的聚集
  配置文件说明
  完全分布式运行模式
  04 完全分布式模式&源码编译
  虚拟机准备
  编写集群分发脚本xsync
  集群配置
  集群单点启动
  SSH无密登录配置
  群起集群
  集群启动/停止方式总结
  集群时间同步
  Hadoop编译源码
  常见错误及解决方案
  05 HDFS入门
  HDFS概述
  HDFS产出背景及定义
  HDFS优缺点
  HDFS组成架构
  HDFS文件块大小
  HDFS的Shell操作
  HDFS客户端操作
  HDFS客户端环境准备
  HDFS的API操作
  HDFS文件上传
  
  06 HDFS的API操作
  HDFS文件下载
  HDFS文件夹删除
  HDFS文件名更改
  HDFS文件详情查看
  HDFS文件和文件夹判断
  HDFS的I/O流操作
  HDFS文件上传
  HDFS文件下载
  07 HDFS的框架原理
  定位文件读取
  HDFS的数据流
  HDFS写数据流程
  剖析文件写入
  网络拓扑-节点距离计算
  机架感知
  副本存储节点选择
  HDFS读数据流程
  08 NN & DN工作机制
  NameNode&2NN工作机制
  Fsimage和Edits解析
  CheckPoint时间设置
  NameNode故障处理
  集群安全模式
  NameNode多目录配置
  DataNode工作机制
  数据完整性
  09 DN工作机制&新特性
  掉线时限参数设置
  服役新数据节点
  退役旧数据节点
  添加白名单
  黑名单退役
  Datanode多目录配置
  HDFS 2.X新特性
  集群间数据拷贝
  10 新特性& HA框架原理
  小文件存档
  回收站
  快照管理
  HA概述
  HDFS-HA工作机制
  HDFS-HA工作要点
  HDFS-HA自动故障转移工作机制
  HDFS-HA集群配置
  第三阶段
  大数据Hadoop生态体系
  11 HDFS-HA集群配置
  环境准备
  规划集群
  配置Zookeeper集群
  配置HDFS-HA集群
  启动HDFS-HA集群
  配置HDFS-HA自动故障转移
  YARN-HA配置
  YARN-HA工作机制
  配置YARN-HA集群
  HDFS Federation架构设计
  12 MapReduce框架原理
  MapReduce核心思想
  MapReduce进程
  MapReduce编程规范（八股文）
  MapReduce程序运行流程分析
  MapReduce工作流程
  常用数据序列化类型
  自定义bean对象实现序列化接口
  FileInputFormat切片机制
  CombineTextInputFormat切片机制
  自定义InputFormat
  13 Shuffle机制
  MapTask工作机制
  并行度决定机制
  Shuffle机制
  Partition分区
  WritableComparable排序
  GroupingComparator分组（辅助排序）
  Combiner合并
  数据倾斜&Distributedcache
  ReduceTask工作机制
  自定义OutputFormat
  14 数据压缩 & Yarn
  MapReduce支持的压缩编码
  采用压缩的位置
  压缩配置参数
  计数器应用、数据清洗
  Yarn基本架构、工作机制
  Yarn资源调度器、任务推测执行
  MapReduce作业提交全过程
  MapReduce开发总结
  MapReduce参数优化
  企业高频真题讲解20道
  15 MapReduce案例（一）
  案例一：统计一堆文件中单词出现的个数
  案例二：把单词按照ASCII码奇偶分区
  案例三：对每一个maptask的输出局部汇总
  案例四：大量小文件的切片优化
  案例五：统计手机号耗费的流量
  案例六：按照手机归属地不同省份输出到不同文件中
  案例七：按照总流量倒序排序
  案例八：不同省份输出文件内部排序
  案例九：求每个订单中最贵的商品
  案例十：Reduce端表合并（数据倾斜）
  
  16 MapReduce案例（二）
  案例十一：Map端表合并（Distributedcache）
  案例十二：小文件处理（自定义InputFormat）
  案例十三：自定义日志输出路径（自定义OutputFormat）
  案例十四：日志清洗（数据清洗）
  案例十五：倒排索引（多job串联）
  案例十六：找博客共同好友分析
  案例十七：对数据流的压缩和解压缩
  案例十八：在Map输出端采用压缩
  案例十九：在Reduce输出端采用压缩
  案例二十：TopN案例
  17 Zookeeper原理
  Zookeeper概述、特点
  Zookeeper数据结构
  Zookeeper应用场景
  Zookeeper下载地址
  Zookeeper本地模式安装
  配置参数解读
  Zookeeper内部原理
  Zookeeper选举机制
  Zookeeper节点类型
  Stat结构体
  18 Zookeeper原理&实战
  监听器原理、写数据流程
  分布式安装部署
  客户端命令行操作
  API应用环境搭建
  创建ZooKeeper客户端案例
  创建子节点案例
  获取子节点并监听节点变化案例
  判断Znode是否存在案例
  监听服务器节点动态上下线案例
  企业高频真题讲解3道
  19 Hive入门&安装
  什么是Hive
  Hive的优缺点
  Hive架构原理
  Hive和数据库比较
  Hive安装地址
  Hive安装部署
  将本地文件导入Hive案例
  MySql安装
  安装MySql服务器
  安装MySql客户端
  20 Hive远程连接
  MySql中user表中主机配置
  Hive元数据配置到MySql
  驱动拷贝
  配置Metastore到MySql
  多窗口启动Hive测试
  HiveJDBC访问
  启动hiveserver2服务
  启动beeline
  连接hiveserver2
  Hive常用交互命令
  第三阶段
  大数据Hadoop生态体系
  21 Hive命令 & 数据类型
  Hive其他命令操作
  Hive常见属性配置
  Hive数据仓库位置配置
  Hive查询后信息显示配置
  Hive运行日志信息配置
  参数配置方式
  Hive数据类型
  Hive基本数据类型
  Hive集合数据类型
  类型转化
  22 Hive DDL数据定义
  创建数据库
  查询数据库
  修改数据库
  删除数据库
  创建管理表
  创建外部表
  管理表与外部表的互相转换
  分区表基本操作
  分区表注意事项
  修改表、删除表
  23 Hive DML数据操作
  向表中装载数据（Load）
  通过查询语句向表中插入数据（Insert）
  查询语句中创建表并加载数据（as select）
  创建表时通过location指定加载数据路径
  Import数据到指定hive表中
  Insert导出
  Hadoop命令导出到本地
  Hive Shell 命令导出
  Export导出到HDFS上
  清除表中数据（Truncate）
  24 Hive查询
  全表和特定列查询
  列别名
  算术运算符、常用函数
  LIMIT语句
  WHERE语句
  比较运算符（BETWEEN/IN/ IS NULL）
  LIKE和RLIKE
  逻辑运算符（AND/OR/NOT）
  分组、GROUP BY语句
  HAVING语句
  25 Hive JOIN & 排序
  等值JOIN & 表的别名
  内连接
  左外连接、右外连接
  满外连接、多表连接
  笛卡尔积 JOIN
  全局排序（Order By）
  按照别名排序、多个列排序
  每个MapReduce内部排序（Sort By）
  分区排序（Distribute By）
  CLUSTER BY
  
  26 Hive分桶 & 函数
  分桶表数据存储
  分桶抽样查询
  常用查询函数
  空字段赋值
  CASE WHEN
  行转列
  列转行
  窗口函数
  Rank
  系统内置函数
  27 Hive函数 & 压缩 & 存储
  自定义UDF、UDAF、UDTF函数
  压缩和存储
  源码编译支持Snappy压缩
  开启Map输出阶段压缩
  开启Reduce输出阶段压缩
  列式存储和行式存储
  TextFile格式、Orc格式
  Parquet格式
  主流文件存储格式对比实验
  存储和压缩结合案例
  28 企业级调优
  Fetch抓取
  本地模式
  表的优化
  小表、大表Join
  大表Join大表
  MapJoin
  Group By
  Count(Distinct) 去重统计
  笛卡尔积
  行列过滤
  29 Hive企业级调优（二）
  动态分区调整
  分桶、分区
  Map数
  小文件进行合并
  复杂文件增加Map数
  Reduce数
  并行执行、严格模式
  JVM重用、推测执行
  压缩
  EXPLAIN（执行计划）
  30 企业级调优 & 项目实战
  项目视频表
  项目用户表
  项目技术选型
  数据清洗
  数据分析
  ETL之ETLUtil
  ETL之Mapper
  ETL之Runner
  执行ETL
  项目数据准备
  第三阶段
  大数据Hadoop生态体系
  31 Hive项目实战&企业真题
  统计视频观看数Top10
  统计视频类别热度Top10
  统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数
  统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank
  统计每个类别中的视频热度Top10，以Music为例
  统计每个类别中视频流量Top10，以Music为例
  统计上传视频最多的用户Top10以及他们上传的观看次数在前20的视频
  统计每个类别视频观看数Top10
  项目总结
  企业高频真题讲解2道
  32 Cloudera Manager & Impala
  CM概念
  CM功能
  CM环境准备
  CM安装部署
  CM案例实操
  Impala入门
  什么是Impala
  Impala优缺点
  Impala架构
  Impala下载地址
  33 Impala安装
  Impala安装方式
  Impala监护管理
  Impala初体验
  Impala的操作命令
  Impala的外部shell
  Impala的内部shell
  Impala的数据类型
  DDL数据定义
  创建数据库
  查询数据库
  34 Impala操作
  创建管理表、外部表
  创建分区表
  向表中导入数据
  查询分区表中的数据
  增加多个分区
  删除分区、查看分区
  数据导入、导出
  自定义函数
  存储和压缩
  优化
  35 IDEA
  IDEA介绍
  Windows下安装过程
  启动应用后简单配置
  创建工程
  设置显示常见的视图
  工程界面展示
  创建package和class
  设置常用配置20项
  设置快捷键、自定义模板
  关联Tomcat、Web项目案例实操
  
  36 数据采集框架Flume
  Flume定义
  Flume组成架构
  Flume拓扑结构
  Flume Agent内部原理
  Flume事务
  Flume快速入门
  Flume下载地址、安装部署
  案例一：监控端口数据官方案例
  案例二：实时读取本地文件到HDFS案例
  案例三：实时读取目录文件到HDFS案例
  37 Flume高级
  案例四：单数据源多出口案例(选择器)
  案例五：单数据源多出口案例(Sink组)
  案例六：多数据源汇总案例
  自定义组件
  案例七：自定义Source案例
  案例八：自定义Sink案例
  Flume监控之Ganglia
  Ganglia的安装与部署
  操作Flume测试监控
  企业高频真题讲解6道
  38 Kafka入门
  消息队列
  为什么需要消息队列
  什么是Kafka
  Kafka架构
  环境准备
  Kafka集群部署
  Kafka命令行操作
  Kafka工作流程分析
  数据写入方式
  数据分区（Partition）
  39 Kafka原理
  数据副本（Replication）
  数据写入流程
  数据保存
  存储方式
  存储策略
  Zookeeper存储
  本地存储
  数据消费
  高级API
  低级API
  40 Kafka高级
  消费者组
  消费方式
  消费者组案例
  Kafka生产者Java API
  创建生产者（新API）
  创建生产者带回调函数（新API）
  自定义分区生产者
  Kafka消费者高级API
  Kafka消费者低级API
  Kafka拦截器原理及案例
  第三阶段
  大数据Hadoop生态体系
  41 Kafka高级
  Kafka监控
  KafkaManager
  KafkaMonitor
  Kafka进阶
  分区分配策略
  Range Strategy
  RoundRobin Strategy
  高可靠性存储
  Kafka文件存储机制
  复制原理和同步方式
  
  42 Kafka高级 & 面试题
  ISR
  数据可靠性和持久性保证
  框架整合
  Kafka与Flume比较
  Flume与Kafka集成
  Kafka Streams简介
  Kafka Streams特点
  为什么要有Kafka Stream
  Kafka Stream数据清洗案例
  企业高频真题10道
  
  43 HBase原理及安装
  HBase的角色
  HBase的架构
  HBase部署与使用
  HBase基本操作
  HBase表的操作
  HBase读数据流程
  HBase写数据流程
  HBase JavaAPI
  安装Maven并配置环境变量
  新建Maven Project
  编写HBaseAPI程序
  44 HBase集成及运维
  官方HBase-MapReduce
  自定义HBase-MapReduce1
  自定义HBase-MapReduce2
  HBase与Hive的对比
  HBase与Hive集成使用
  与Sqoop的集成
  常用的Shell操作
  数据的备份与恢复
  节点的服役
  节点的退役
  版本的确界
  45 HBase企业级优化
  HBase高可用
  Hadoop的通用性优化
  Linux优化
  Zookeeper优化
  HBase优化
  HBase预分区优化
  RowKey设计
  内存优化
  基础优化
  HBase在商业项目中的能力
  HBase2.0新特性
  
  46 HBase微博项目
  微博系统需求分析
  微博系统代码设计
  创建命名空间以及表名的定义
  创建微博内容表
  创建用户关系表
  发布微博内容
  添加关注用户
  移除（取关）用户
  获取关注的人的微博内容
  测试
  47 Sqoop
  Sqoop原理、安装
  导入数据
  RDBMS到HDFS
  RDBMS到Hive
  导出数据
  HIVE/HDFS到RDBMS
  脚本打包、常用命令列举
  命令&参数详解
  Sqoop的案例实操
  
  48 Azkaban
  各种调度工具特性对比
  Azkaban与Oozie对比
  Azkaban特点
  Azkaban下载地址
  Azkaban安装部署
  案例一：Command类型之单一job
  案例二：Command类型之多job工作流
  案例三：HDFS操作任务调度
  案例四：MapReduce任务调度
  案例五：Hive脚本任务调度
  49 Oozie
  Oozie框架原理
  Oozie的功能模块
  Oozie的常用节点
  Oozie的安装部署
  案例一：Oozie调度shell脚本
  案例二：Oozie逻辑调度执行多个Job
  案例三：Oozie调度MapReduce任务
  案例四：Oozie定时任务/循环任务
  
  
  50 HUE
  HUE简介
  HUE安装
  案例一：HUE与HDFS集成案例
  案例二：HUE与YARN集成案例
  案例三：HUE与Hive集成案例
  案例四：HUE与Mysql集成案例
  案例五：HUE与Oozie集成案例
  案例六：HUE与HBase集成案例
  案例七：HUE与Zookeeper集成案例
  案例八：HUE与Sqoop2集成案例
  第三阶段
  大数据Hadoop生态体系
  51 Git&Git Hub
  Git安装配置
  Git本地库搭建
  Git常用操作命令
  Github注册与配置
  Github与Git协同办公
  TortoiseGit安装配置
  Egit操作push/pull，
  Git工作流
  集中式&GitFlow&Forking
  52 ETL数据清洗工具Kettle
  Kettle入门
  Kettle安装
  Kettle使用
  案例一：日志文件导数据到Hive
  案例二：MySQL导数据到Hive
  案例三：Hive导数据到Hive
  案例四：Hive导数据到HBase
  案例五：Hive导数据到ES
  
  53 Kylin
  Kylin应用场景
  Kylin工作原理
  Kylin体系架构
  Kylin集群环境
  为Kylin集群搭建负载均衡器
  Sample Cube案例
  Cube创建案例
  查询Cube
  Kylin的元数据、垃圾清理
  54 Storm原理
  Storm应用场景及行业案例
  Storm特点、编程模型
  元组（Tuple）、流（Stream）
  水龙头（Spout）、转接头（Bolt）
  拓扑（Topology）
  主控节点与工作节点
  流分组（Stream grouping）
  工作进程（Worker）
  spout的tail特性
  55 Storm案例
  执行器（Executor）、任务（Task）
  实时流计算常见架构图
  Storm集群规划、集群搭建
  Storm命令行操作
  分组策略和并发度
  网站日志处理案例
  实时单词统计案例
  实时计算网站PV案例
  实时计算网站UV去重案例