课程大纲：
一、?数据的产?背景
  ?数据的主要特征
  ?数据的主要应?场景
 ?数据的?前的软件?态圈
  ?数据思维与应?
二、?数据计算系统?络与节点规划
 服务器规划
  ?络规划
 机房规划
  数据库规划
  ?员规划
  技术储备规划
三、?数据的起源与?标
  什么是?数据？
  ?数据的产?背景
  ?数据的核?理念
 ?数据能做什么？
  ?数据技术IT?员的挑战
 ?数据运动的?标
四、?数据与Hadoop
  Google的“三驾??”：起源
  Hadoop的前世今?
  ?数据与Hadoop
 Hadoop的社区版与发?版
  Hadoop的?态圈
  Hadoop的3?主要部件： HDFS、 MapReduce、 HBase
  Hadoop 2.0的新特性： HA和YARN
  Hadoop的使?场景
 Hadoop的挑战者： Spark
五、Hadoop的应?模式
  ?数据资产的运营?式
  Hadoop统?平台
  数据采集：来源、架构与难点
  数据分析及其能?层次
六、Ubuntu系统安装
  磁盘规划（RAID、分区、 LVS）
  系统版本的选择
  系统安装?式
  ?络设置
  ?户与权限系统配置
  SSH安装与配置
  JDK的安装与配置
  Java安装
  Python与第三?库的安装与使?
  Scala的安装与使?
七、HADOOP系统的安装与基本配置
  节点规划
 Namenode节点规划与配置
  Datanode数字节点规划与配置
  Spark安装与配置
  节点配置
  计算资源分配
八、Hadoop基本操作
  Hadoop的版本与查看?式
  查看HDFS的管理界?
  查看MapReduce的管理界?
  HDFS的基本操作命令
  Hadoop的主要进程
九、HDFS的基本特性
  HDFS的基本组成
  HDFS的源数据信息
  HDFS的汇总信息查看
  HDFS的数据块（Block）
  HDFS数据块的副本（Replication）
  Replication（副本）与Rack Awareness
  查看与指定Replication
  元数据与fsImage
 EditLog与Checkpoint
  Hadoop HA的起源和架构
 Hadoop HA的两种实现?式
  Zookeeper基本原理与??
十、MapReduce
  什么是MapReduce？
 术语介绍
  MapReduce程序设计思想举例
  MapReduce程序的基本结构
  MapReduce程序的驱动与main函数
  运?MapReduce程序
  MapReduce程序的执?过程
 常?的Hadoop?件格式与压缩
  Sequential File（顺序?件）
 Hadoop?件的压缩
 序列化与Writable接?
  Split与map的并发执?
l  MapReduce程序示例
十一、HIVE初步
l  HIVE是什么？
l  HIVE的组成
l  HIVE的3种部署?式
l  HIVE的数据源
l  HIVE的性能
十二、Hive安装部署
l  Hive数据库安装
l  Metastore安装
l  Hive与HDFS的配置
l  Hive的数据导?与导出
l  Hive数据库表的管理
l  配置hive-server2
l  Hive数据接?的使?
十三、?进Spark
  从MapReduce到Spark
  Spark的适?性、优势和软肋
 Berkeley Data Analytics Stack（BDAS）
  Spark的安装部署
  Spark的4种运?模式
  第?个Spark实例
以多种形式运?Spark程序，体验在复杂场景下， Spark的灵活运??式。
十四、Spark与RDD
  Resilient Distributed Datasets（RDD）
  RDD的特点
  创建RDD
  RDD的Transformations和Actions
 RDD的容错机制
  Key-Value?格的RDD
  RDD的持久化
  RDD的持久化与序列化（Cache）
  案例： Word Count
使?Spark和RDD完成复杂的数据处理任务，体验函数式编程的简洁与?效。