大数据经典学习路线（及供参考）1.Linux基础和分布式集群技术学完此阶段可掌握的核心能力：熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；学完此阶段可解决的现实问题：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；学完此阶段可拥有的市场价值：具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。1.内容介绍：在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。2.离线计算系统课程阶段1.离线计算系统课程阶段HADOOP核心技术框架学完此阶段可掌握的核心能力：1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。学完此阶段可解决的现实问题：1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序；学完此阶段可拥有的市场价值：具备企业数据部初级应用开发人员的能力1.1HADOOP快速入门1.1.1hadoop知识背景什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍国内外hadoop应用案例介绍分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介1.1.2HIVE快速入门hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识1.1.3数据分析流程案例web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现1.1.4hadoop数据分析系统集群搭建集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试1.2HDFS详解1.2.1HDFS的概念和特性什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景1.2.2HDFS的shell操作HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍1.2.3HDFS的工作机制HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡1.2.4HDFS的java应用开发搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统1.3MAPREDUCE详解1.3.1MAPREDUCE快速上手为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式1.3.2MAPREDUCE程序的运行机制MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化通过以上各组件的详解，深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制，从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要的结果，用于支撑页面展现：1.4HIV