一、各章概述（Hadoop部分）
(一)、Hadoop的起源与背景知识
1、什么是大数据、大数据的核心问题是什么
举例：（1）商品推荐：问题1：大量的订单如何存储
问题2：大量 的订单如何计算
（2）天气预报：问题1：大量的天气数据如何存储
问题2：大量的天气数据如何计算
大数据的核心问题：（1）数据的存储：分布式文件系统（分布式
存储）
（2）数据的计算：分布式计算
2、概念：数据仓库（Data warehouse）
（1）我们可以把Hadoop和Spark看成是数据仓库的一种实现方式
（2）数据仓库就是一个数据库，一般只做select
（3）重要：掌握数据仓库搭建的过程
（4）数据仓库又是一种OLAP的应用系统
3、概念：OLTP和OLAP
（1）OLTP：online transaction processing 联机事务处理
（2）OLAP：online analytic processing 联机分析处理 ------> 一般：不会
修改（删除）数据
4、（最重要的内容）Google的几篇论文：3篇
（1）GFS：Google File System -----> HDFS ----> 解决：数据
的存储
（2）MapReduce计算模型 -----> Hadoop MapReduce ----> 解决：
数据的计算
（3）BigTable大表 -----> HBase是NoSQL数据库
(二)、实验环境
(三)、Apache Hadoop的体系结构（重要）：实现Google的思想论文
1、HDFS：Hadoop Distributed File System
（a）主从结构
（b）主节点：NameNode名称节点
（c）从节点：DataNode数据节点
（d）SecondaryNameNode：第二名称节点
2、Yarn:是一个容器，运行MapReduce程序
（a）主从结构
（b）主节点：ResourceManager 资源管理器
（c）从节点：NodeManager 节点管理器
3、HBase：需要单独安装
（a）主从结构
（b）主节点：HMaster
（c）从节点：RegionServer
(四)、Hadoop 2.X的安装与配置
Hadoop有三种安装模式
1、本地模式 一台Linux
2、伪分布模式 一台Linux
3、全分布模式 三台Linux
4、掌握免密码登录的原理和配置
(五)、Hadoop应用案例分析
1、大数据背景下，企业级系统的架构的变化
2、HBase进行日志分析
3、了解：Hadoop在淘宝的应用
(六)、HDFS：Hadoop的分布式文件系统，数据存储
1、操作HDFS：（1）命令行 （2）Java API （3）网页：Web Console
2、原理：数据上传的过程
数据下载的过程
3、HDFS的底层实现：RPC和Java动态代理
RPC：remote procedure call
4、高级特性
（a）回收站
（b）快照snapshot：是一种备份
（c）配额quota：（1）名称配额 （2）空间配额
（d）安全模式：safemode
（e）权限
(七)、MapReduce：是一个计算模型，可以用Java来实现
1、Demo：经典WordCount
2、重点：MapReduce处理数据的过程
3、原理：Yarn执行MapReduce的过程
4、MapReduce的高级特性
（a）序列化
（b）排序
（c）分区
（d）合并
5、MapReduce的核心：Shuffle（洗牌）
6、编程案例：
（a）排序：order by
（b）去重：distinct
（c）多表查询
（d）倒排索引
补充：MySQL数据库
(八)、Hive：蜂巢 数据分析的引擎：翻译器 SQL ---------------> MapReduce
(九)、Pig： 猪 数据分析的引擎：翻译器 PigLatin语言 ------> MapReduce
(十)、HBase: NoSQL数据库
1、是基于Hadoop之上的NoSQL
2、体系结构：HMaster、RegionServer
3、搭建：本地模式、伪分布模式、全分布模式
4、操作：命令行、Java API、Web Console
5、过滤器：实现复杂的查询
6、HBase上的MapReduce
(十一)、Sqoop：数据采集引擎，采集关系型数据库中的数据
(十二)、Flume：数据采集引擎，采集日志
(十三)、HUE：基于Web的管理工具
(十四)、ZooKeeper： 相当于是一个”数据库“，实现HA（High Avaiblity高可用性）
(十五)、Hadoop的集群和HA
1、HDFS的联盟（Federation）
2、Hadoop的HA（High Avaiblity高可用性）
(十六)、Redis：基于内存的NoSQL数据库，提高性能
(十七)、Storm：处理流式数据（实时计算）
集成Storm和Redis