项目1初识Hadoop-任务1.1大数据概述

《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。

《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。

通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。

课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。

三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。

了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。

掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。

第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。

第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。

第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。

第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。

本章的主要内容如下。

（1）大数据技术概述。

（2）Google的三篇论文及其思想。

（3）Hadoop概述。

（4）Hadoop生态圈。

（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。

1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。

19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。

Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。

据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。

2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。

图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。

2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。

19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

hadoop大数据原理与应用Hadoop大数据原理与应用随着信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题之一。

而Hadoop作为大数据处理的重要工具，因其可靠性和高效性而备受关注。

本文将介绍Hadoop大数据的原理和应用。

一、Hadoop的原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。

其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

HDFS是一个可靠的分布式文件系统，能够将大文件分成多个块并存储在不同的计算机节点上，以实现高容错性和高可用性。

而MapReduce是一种编程模型，将大规模数据集分成多个小的子集，然后在分布式计算集群上进行并行处理。

Hadoop的工作流程如下：首先，将大文件切分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。

然后，在计算机节点上进行并行计算，每个节点都可以处理自己所存储的数据块。

最后，将每个节点的计算结果进行整合，得到最终的结果。

Hadoop的优势在于其可扩展性和容错性。

由于其分布式计算的特性，Hadoop可以轻松地处理大规模数据集。

同时，Hadoop还具有高容错性，即使某个计算机节点发生故障，整个计算任务也不会中断，系统会自动将任务分配给其他可用节点。

二、Hadoop的应用Hadoop广泛应用于大数据分析和处理领域。

以下是几个典型的应用场景：1.数据仓库：Hadoop可以存储和处理海量的结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据仓库解决方案。

通过使用Hadoop，企业可以轻松地将各种类型的数据整合到一个统一的平台上，从而更好地进行数据分析和挖掘。

2.日志分析：随着互联网的普及，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。

Hadoop可以帮助企业对这些日志数据进行实时分析和处理，从而发现潜在的问题和机会。

3.推荐系统：在电子商务和社交媒体领域，推荐系统起着重要的作用。

Hadoop可以帮助企业分析用户的行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。

Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。

Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。

而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。

本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。

一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。

Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。

2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。

这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。

3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。

集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。

二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。

通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。

2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。

这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。

《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。

第一章大数据概述1. ____________________ 互联网的发展分为个阶段。

A．一 B.三 C.二 D.四2. 下列不属于大数据特点的是（）。

D.价值密度高A. 种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快3. _________________ 互联网发展的第个时代为智能互联网。

A. 3.0B.4.0C.1.0D.2.04. 关于大数据叙述不正确的一项是（）。

A. 大数据=“海量数据” +“复杂类型的数据”B. 大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C. 大数据可以及时有效的分析海量的数据D. 数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。

5. 下列数据换算正确的一项为（）。

A. 1YB=1024EBB. 1TB=1024MBC. 1PB==1024EBD. 1024ZB=1EB6. ___________________________ 结构化数据的表现形式为。

A. 文本B.视图C.二维表D.查询7. ________________________ 结构化的数据，先有,再有.A. 数据结构B. 结构数据C. 内容结构D. 结构内容8. ________________________ 结构化的数据，先有,再有.A. 数据结构B. 结构数据C. 内容结构D. 结构内容9. ______________________ 软件是大数据的。

A.核心B.部件C.引擎D.集合10. 大数据技术不包括（）。

A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。

A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop 简介1. ______________________________________ 下列对云栈架构层数不正确的一项为A. 三层云栈架构B. 四层云栈架构C. 五层云栈架构D. 六层云栈架构2. _________ 下列不是云计算三层架构的概括。

Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。

⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。

⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。

⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。

⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。

YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。

①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。

②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。

③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。

通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。

开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。

完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。

二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。

学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。

七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。

hadoop的数据类型Hadoop的数据类型Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理大数据。

在Hadoop 中，数据类型是指用于存储和处理数据的不同类型。

Hadoop提供了多种数据类型，包括基本数据类型和复合数据类型。

本文将介绍Hadoop的不同数据类型及其特点。

1. 基本数据类型1.1 布尔类型（Boolean）：布尔类型用于表示真或假的值。

在Hadoop中，布尔类型用一个字节来存储，取值范围为true或false。

1.2 整数类型（Integer）：整数类型用于表示整数值。

在Hadoop中，整数类型分为有符号和无符号两种，分别用于表示正负整数和非负整数。

整数类型的大小可以是1字节、2字节、4字节或8字节。

1.3 浮点类型（Float）：浮点类型用于表示带小数的数值。

在Hadoop中，浮点类型分为单精度和双精度两种，分别用于表示较小和较大范围的浮点数。

1.4 字符类型（Char）：字符类型用于表示单个字符。

在Hadoop中，字符类型用一个字节来存储，采用ASCII编码。

1.5 字符串类型（String）：字符串类型用于表示文本。

在Hadoop 中，字符串类型用字节数组来存储。

2. 复合数据类型2.1 数组类型（Array）：数组类型用于存储相同类型的多个数据。

在Hadoop中，数组类型可以是基本数据类型或其他复合数据类型的集合。

2.2 列表类型（List）：列表类型用于存储多个数据，可以是不同类型的数据。

在Hadoop中，列表类型采用可变长度的方式来存储数据。

2.3 集合类型（Set）：集合类型用于存储多个唯一的数据，不允许重复。

在Hadoop中，集合类型采用哈希表的方式来存储数据。

2.4 映射类型（Map）：映射类型用于存储键值对的数据。

在Hadoop 中，映射类型采用键值对的方式来存储数据，其中键和值可以是任意类型。

3. 自定义数据类型除了基本数据类型和复合数据类型，Hadoop还支持自定义数据类型。

02_尚硅⾕⼤数据技术之Hadoop（⼊门）尚硅⾕⼤数据技术之 Hadoop（⼊门）（作者：尚硅⾕⼤数据研发部）版本：V3.3第 1 章 Hadoop 概述1.1 Hadoop 是什么1） Hadoop是⼀个由Apache基⾦会所开发的分布式系统基础架构。

2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

3）⼴义上来说，Hadoop通常是指⼀个更⼴泛的概念——Hadoop⽣态圈。

1.2 Hadoop 发展历史（了解）1）Hadoop创始⼈Doug Cutting，为了实现与Google类似的全⽂搜索功能，他在Lucene框架基础上进⾏优化升级，查询引擎和索引引擎。

2）2001年年底Lucene成为Apache基⾦会的⼀个⼦项⽬。

3）对于海量数据的场景，Lucene框架⾯对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。

4）学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。

5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在⼤数据⽅⾯的三篇论⽂）GFS --->HDFSMap-Reduce --->MRBigTable --->HBase6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等⼈⽤了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。

7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的⼦项⽬ Nutch的⼀部分正式引⼊Apache基⾦会。

8）2006 年 3 ⽉份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳⼊到 Hadoop 项⽬中，Hadoop就此正式诞⽣，标志着⼤数据时代来临。

9）名字来源于Doug Cutting⼉⼦的玩具⼤象1.3 Hadoop 三⼤发⾏版本（了解）Hadoop 三⼤发⾏版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。

大数据hadoop课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据概念，掌握Hadoop框架的基本原理及其在数据处理中的应用；2. 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce，了解其工作流程和数据处理方式；3. 掌握使用Hadoop进行数据处理的基本命令和操作方法；4. 了解大数据处理中的数据安全和隐私保护的基本知识。

技能目标：1. 能够独立安装配置Hadoop环境，进行简单的集群管理和操作；2. 能够运用Hadoop编写简单的MapReduce程序，实现对大数据集的基本处理和分析；3. 能够通过Hadoop命令行工具处理数据，进行文件操作和作业监控；4. 能够在指导下解决Hadoop环境中遇到的一般性问题，具备初步的故障排查能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术应用的兴趣，激发其探索数据世界的热情；2. 培养学生的团队协作意识，通过小组讨论和实践，加强交流与合作能力；3. 增强学生对信息安全的意识，认识到数据安全和个人隐私保护的重要性；4. 培养学生面对复杂问题的解决能力，勇于尝试，不断实践，形成积极的学习态度。

二、教学内容1. 大数据概述- 了解大数据的定义、特点和应用场景；- 掌握大数据处理的基本技术和框架。

2. Hadoop框架基础- 学习Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce；- 了解Hadoop的生态系统及其各个组件的作用。

3. Hadoop环境搭建- 掌握Hadoop的安装和配置方法；- 学习Hadoop集群的搭建和管理。

4. HDFS操作- 学习HDFS的基本概念和文件系统结构；- 掌握HDFS文件操作命令和API使用。

5. MapReduce编程- 了解MapReduce编程模型和工作原理；- 学习编写MapReduce程序并进行调试。

6. 大数据应用案例分析- 分析典型的大数据应用场景；- 了解Hadoop在大数据处理中的应用案例。

7. 数据安全和隐私保护- 学习大数据处理中的数据安全和隐私保护基本知识；- 了解相关的技术手段和策略。

Hadoop、MPP技术介绍、对比与应用大数据技术介绍（H a d o o p与M P P 部分,包含与传统技术的区别）版本号：1.0.0目录1概述 (9)1.1大数据及大数据技术91.2引入大数据的意义91.3术语、定义和缩略语102大数据技术的引入 (12)2.1传统数据仓库数据特征142.2大数据技术应用场景142.3Hadoop与MPP与传统数据库技术对比与适用场景 (16)3Hadoop实施指导意见 (18)3.1应用场景183.2前期方案设计阶段的建议193.2.1对Hadoop软件选择的建议193.2.2所需硬件设备建议253.2.3组网方式建议293.2.4规划节点规模时需要考虑的因素353.3建设过程中的建议363.3.1对压缩的考虑363.3.2HBase设计383.3.3参数设置建议403.3.4系统调优523.3.5上线前注意事项613.3.6上线后效果评估633.4运维阶段的建议643.4.1任务调度653.4.2监控管理663.4.3告警管理673.4.4部署管理673.4.5配置管理683.4.6安全管理693.4.7日志管理703.5组织和培训建议713.5.1人员安排建议713.5.2培训建议724MPP数据库指导意见 (73)4.1应用场景734.1.1数据集市744.1.2数据分级存储（历史库或者明细库） (74)4.1.3........................ ETL754.1.4小结764.2前期方案设计阶段的建议774.2.1软件平台选型建议774.2.2容量评估方法建议804.2.3网络评估方法建议824.3建设过程中的建议834.3.1数据分布规划834.3.2故障与恢复策略规划874.4运维阶段的建议904.4.1系统监控904.4.2告警管理914.4.3SQL监控914.4.4备份恢复914.4.5安全及权限控制924.4.6扩容及数据重分布924.4.7开发工具934.5组织和培训建议935系统集成建议 (94)5.1数据互通的建议955.1.1方式分析955.1.2技术实现965.2统一管理985.3透明访问996附录A-大数据技术介绍 (101)6.1Hadoop及生态圈1016.1.1Hadoop 简介1016.1.2Hadoop生态圈系统1166.1.3Hadoop1.0 特性1206.1.4Hadoop2.0 特性1216.1.5Hadoop选型1266.1.6Hadoop HA 方案对比1276.2MPP数据库1336.2.1数据库架构风格1336.2.2MPP数据库基本架构1356.2.3MPP数据库主要运行机制1376.2.4MPP平台技术规范和要点1396.3X86服务器平台1416.4网络1436.4.1................. InfiniBand1436.4.2万兆网1486.4.3千兆网1506.4.4适用场景1516.5硬盘1536.5.1硬盘类型介绍1536.5.2硬盘比较分析1541566.6虚拟化1576.6.1概念1576.6.2虚拟化技术介绍1586.6.3适用场景1601概述1.1大数据及大数据技术大数据（Big Data）的定义众说纷纭，从技术讲上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多（variety）和数据处理和响应速度快（velocity）的特征。

目录目录 I初识Hadoop 11.1 数据！数据 11.2 数据的存储和分析 31.3 相较于其他系统 41.4 Hadoop发展简史 91.5 Apache Hadoop项目 12 MapReduce简介 152.1 一个气象数据集 152.2 使用Unix Tools来分析数据 17 2.3 使用Hadoop进行数据分析 19 2.4 分布化 302.5 Hadoop流 352.6 Hadoop管道 40Hadoop分布式文件系统 443.1 HDFS的设计 443.2 HDFS的概念 453.3 命令行接口 483.4 Hadoop文件系统 503.5 Java接口 543.6 数据流 683.7 通过distcp进行并行复制 75 3.8 Hadoop归档文件 77Hadoop的I/O 804.1 数据完整性 804.2 压缩 834.3 序列化 924.4 基于文件的数据结构 111 MapReduce应用开发 1255.1 API的配置 1265.2 配置开发环境 1285.3 编写单元测试 1345.4 本地运行测试数据 1385.5 在集群上运行 1445.6 作业调优 1595.7 MapReduce的工作流 162 MapReduce的工作原理 1666.1 运行MapReduce作业 166 6.2 失败 1726.3 作业的调度 1746.4 shuffle和排序 1756.6 任务的执行 181 MapReduce的类型与格式 1887.1 MapReduce类型 1887.3 输出格式 217 MapReduce 特性 2278.1 计数器 2278.2 排序 2358.3 联接 2528.4 次要数据的分布 2588.5 MapReduce的类库 263 Hadoop集群的安装 2649.1 集群说明 2649.2 集群的建立和安装 268 9.3 SSH配置 2709.4 Hadoop配置 2719.5 安装之后 2869.6 Hadoop集群基准测试 286 9.7 云计算中的Hadoop 290 Hadoop的管理 29310.1 HDFS 29310.2 监控 30610.3 维护 313Pig简介 32111.1 安装和运行Pig 322 11.2 实例 32511.3 与数据库比较 32911.4 Pig Latin 33011.5 用户定义函数 34311.6 数据处理操作符 35311.7 Pig实践提示与技巧 363Hbase简介 36612.1 HBase基础 36612.2 概念 36712.3 安装 37112.4 客户端 37412.5 示例 37712.6 HBase与RDBMS的比较 38512.7 实践 390ZooKeeper简介 39413.1 ZooKeeper的安装和运行 39513.2 范例 39613.3 ZooKeeper服务 40513.4 使用ZooKeeper建立应用程序 417 13.5 工业界中的ZooKeeper 428案例研究 43114.1 Hadoop在Last.fm的应用 43114.2 Hadoop和Hive在Facebook的应用 441 14.3 Hadoop在Nutch搜索引擎 45114.4 Hadoop用于Rackspace的日志处理 466 14.5 Cascading项目 47414.6 Apache Hadoop的1 TB排序 488 Apache Hadoop的安装 491Cloudera的Hadoop分发包 497预备NCDC气象资料 502第1章初识Hadoop古时候，人们用牛来拉重物，当一头牛拉不动一根圆木的时候，他们不曾想过培育个头更大的牛。