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、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

Hadoop大数据分析高级培训班

课程内容：

（一）基础理论部分
1.数据分析基础
（1）数据分析过程概述
（2）概率论与数据统计
（3）抽样估计与假设检验
（4）方差分析与回归分析

2.java基础
（1）JDK的安装配置，Java基本知识、数据类型以及基本语法
（2）Eclipse的编程入门
（3）面向对象的思想基本介绍，类、对象、接口、封装、继承
（4）Java的集合类——数组、Set、List、Map、Queue
（5）异常处理——Checked Exception、Unchecked Exception，如何通过异常信息捕获错误
（6）Java的垃圾回收机制以及多线程简介
（7）Java的文件操作、包的概念及如何打包
（8）数据库基础知识及SQL语法
（9）基于servlet技术的B/S应用开发及代码实现案例详解

3.linux基础
（1）linux的介绍
（2）Linux入门：选择合适的Linux发行版、如何安装Linux
（3）linux操作系统命令及使用命令编辑文件
（4）Linux下SSH命令使用方法详解

（二）hadoop理论课程
1.hadoop安装配置及运行机制解析
本节是大数据分析的环境搭建课程，属于操作型课程，主要讲述如何在linux单机上面安装hadoop的伪分布模式，在linux集群上面安装hadoop集群。对于不熟悉linux的同学，课程中会简单的讲解常用的linux命令。这两种是必须要掌握的。通过讲师手把手、面对面的交流，教会学员自己搭建一个真实的hadoop环境，在此环境下运行hadoop自带的小程序。主要内容包括：

（1）从google的三篇大数据论文说起
（2）Hadoop 概念、版本、历史
（3）Hadoop 伪分布及集群的详细安装步骤
（4）三个hadoop自带的小例子带你进入hadoop的世界
（5）使用如何通过命令行和浏览器观察hadoop的运行过程
（6）介绍hadoop的安全模式
（7）如何查看日志信息

2.Hadoop分布式文件系统深入剖析
本节将对hadoop架构的分布式文件系统HADFS进行深入的分析，hdfs是所有hadoop系统的基础，它是hadoop的核心内容之一。主要的内容包括：

（1）深度分析google的Google GFS 文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。
（2）HDFS的概念及设计
（3）Hdfs体系结构及运行机制详述
（4）NameNode、DataNode、SecondaryNameNode的作用及运行机制
（5）block 的划分原理、存储方式和配置文件
（6）hdfs的备份机制和文件管理机制
（7）HDFS文件系统的常用命令
（8）使用命令及JAVA语句操作hdfs中的文件
（9）rpc机制简介及HADFS中的rpc通信

3.MapReduce理论及实战
（1）深度分析google的MapReduce编程模型
（2）hadoop中的MapReduce工作原理
（3）通过演示单词计数程序，详细讲述mapreduce运行过程中类的调用过程
（4）详细讲述如何覆盖 Mapper 功能、如何覆盖 Reducer 功能。
（5）MapReduce job的生命周期中job提交、task分发和task执行
（6）MapReduce中block 的调度及作业分配机制
（7）讲解hadoop的计数器、排序、分组等算法
（8）通过一个小的应用，详细介绍如何在eclipse中编写MapReduce程序，打包成可在hadoop上运行的jar，并在集群上运行
（9）详细讲解运行结果的分析

4.hadoop生态环境介绍
（1）Hbase简介，包括HBase的基础概念 、数据模型、存储模型及hbase的伪分布和集群的安装
（2）ZooKeeper简介，包括ZooKeeper的安装、运行及示例
（3）Pig简介，包括Pig的安装、运行及示例
（4）Hive简介，包括Hive的安装、运行及示例
（5）sqoop简介，包括Sqoop介绍、命令、原理及流程
（6）nosql简介，包括nosql的概念、种类及发展趋势

（三）大数据分析思想、工具及实战案例
1.大数据分析思想介绍
（1）大数据分析的前世今生
（2）几种典型的大数据架构分析
（3）大数据分析过程描述
（4）大数据时代的数据分析思想的变革

2.Mahout，大数据分析的急先锋
Mahout 是 Apache SoftwareFoundation（ASF）旗下的一个开源项目，它通过和hadoop配合，实现在推荐、分类等领域中的大数据分析。
（1）Mahout的下载、安装与部署
（2）UCI经典数据集介绍
（3）使用经典数据集测试和运行Mahout实现的算法
（4）主要算法包括：kmeans算法、canopy算法、dirichlet 算法和meanshift算法

3.RHadoop，R语言从小数据分析到大数据分析的化丽转身
（1）R语言简介
（2）安装并运行RHadoop
（3）RHadoop的逻辑结构
（4）Rhadoop实战案例—word cout
（5）与hadoop word count 函数比较分析

4.大数据分析项目案例