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课程介绍：
本课程会介绍Hadoop/Spark各组件的架构，但不会涉及任何安装的内容，安装的教程、录像视频什么的网上到处都是，讲安装太浪费时间~Hadoop/Spark环境的安装请大家自行解决，建议用ClouderaCDH或者HortonworksHDP。
课程目录：
第一周：企业级Hadoop/Spark应用概述，Hadoop/Spark生态系统与现有企业级应用的整合
1.企业级集群部署、数据管理、任务调度、集群监控
2.Hadoop架构介绍、Spark/Shark介绍
3.Spark与Hadoop的关系
4.现有Hadoop架构的种种问题和限制，HA
5.企业数据仓库的选型，Hadoop世界与EDW世界中的TPC(TPCDS与TPCH)
6.Hadoop世界中的DBA
7.成本考量——人?物?物是人非
第二周：HadoopEcoSystem进阶应用基础知识
1.HDFS/MapReduce/Yarn/Hive/Impala/Oozie进阶应用、资源分配及调优
2.玩转HiveETL高级应用：权限管理、externaltable、partition、中文支持、HiveServer2JDBC接口
3.Hive的WindowingandAnalyticsFunctions
4.Hive0.13的新功能
5.Impala与Hive对比，各种Hints：Hive的MapJoin，Impala的SHUFFLEJoin(partitionedjoin)
第三周：进阶应用实例—物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop大数据应用
1.企业级应用实例1：物流行业—订单跟踪
2.Hive通过externaltable、partition、动态partition与NFS结合使用创建数据表，避免LOADDATA
3.Hive和Impala的Join优化Hints，MapJoin、ShuffleJoin实例
4.企业级应用实例2：广告行业—基于用户行为分析的用户归类标签(客户画像)
5.Hive复合数据类型array
6.array与collect_set、collect_list、array_contains、sort_array
7.impala的group_concat
8.array与lateralview、LATERALVIEWOUTER
9.企业级应用实例3：电商/零售行业—简单的推荐系统RecommenderSystem实现(基于用户标签/客户画像)
10.Hive复合数据类型map、str_to_map、map_keys、map_values，map与lateralview
11.通过Hive、Impala转换函数进行数据保护，确保企业应用信息安全(通过translate进行简单数据脱敏DataMasking)
12.HiveServer2JDBC接口实例应用、中文支持Bug纠错
13.Hive的窗口和分析函数入门(row_number、rank、dense_rank等)
14.企业级应用实例4：互联网行业—访问量业绩报表
15.Hive的窗口和分析函数进阶(NTILE、CUME_DIST、PERCENT_RANK、LEAD、LAG、FIRST_VALUE、LAST_VALUE等)
16.ROWSBETWEEN...AND...(CURRENTROW，rowsPRECEDING，rowsFOLLOWING)
17.本周总结——物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop企业级大数据应用方案经验教训总结
第四周：Hadoop&Spark/Shark进阶应用基础知识
1.HBase/ZooKeeper/Sqoop/Graphite/Ganglia进阶应用及调优，Spark/SparkSQL/Shark简介
2.HBaseShell与HBaseRESTAPI应用
3.HBase的Region进阶应用Compact、Split与Merge
4.HBase进阶脚本应用：jrubyscript
5.HBase与Hive的整合高级应用：binary(byte)value，lateralviewexplode
6.Hive0.13：posexplode
7.Spark/SparkSQL/Shark架构介绍、SparkScala/Python开发介绍
第五周：进阶应用实例—Hadoop/Spark平台企业级开发框架
1.Hadoop生态系统中为企业级开发提供的测试框架应用实例
2.Spark实现“物流行业—订单跟踪SLA”的实例，Scala语言及Python语言实现，SparkSQL+Parquet文件实现，SparkScalaMA危en项目实例
3.HBase开发实例：RESTAPI使用、JRuby脚本编写、Region进阶应用
4.与ContinuousIntegration系统整合的可能
5.——软件/互联网行业Hadoop企业级开发框架
第六周：Hadoop&Spark/Shark企业级应用整合
1.HBase与Hive整合的大坑
2.HBasePython客户端happybase使用介绍、编程实例
3.HBaseCoprocessor与HBase+Hive特征特点比较、分别适用的场景
4.企业中应用HBase，Hive，Impala，Spark/Shark的注意事项，资源分配
5.Hadoop与现有企业级BI平台的整合
6PentahoPDI/Kettle
7.OracleorIn-MemoryDatabase
8.MicroStrategy/Tableau
第七周：进阶应用实例—Hadoop/Spark企业级大数据BI应用整合
1.互联网行业时间序列(timeseriesdata)数据处理实例——整合HBase与Hive：增量数据与全量数据，冷数据与热数据分治
2.互联网行业时间序列(timeseriesdata)数据处理实例——整合Sp
，Scala语言处理HBase返回值Result类中KeyValue对象的ByteBuffer/ByteArray
4.通过Kettle/Spoon工具整合Hadoop与现有RDBMS的企业级BI解决方案
5.其它整合Hadoop与RDBMS构建企业级BI应用平台的可能(如使用PostgreSQLFDW，使用Presto的JDBCconnector等)
6.——互联网行业Hadoop企业级大数据BI应用整合方案
第八周：总结与展望
1.企业级大数据应用总结
2.构建企业大数据团队探讨
3.Hadoop方面工作面试秘籍：应用开发方向、数据分析方向、技术架构方向、团队带头人
4.现有几大Hadoop平台比较：ClouderaCDH，HortonworksHDP，MapR
5.Hadoop大数据还能干什么?通过Spark整合Streaming与Batchprocessing?
6.金融/工业/能源/智慧城市/医疗行业/SmartData
7.德国汽车、新能源行业的大数据创新项目分享
8.德国医疗行业大数据应用现状
9.Hadoop大数据企业应用面临的问题
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链接 http://pan.baidu.com/s/1pLK6OYJ 密码 m9c0