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第一部分：Hadoop的基本框架
1、大数据时代面临的问题
2、当前解决大数据的技术方案
3、Hadoop和云计算
4、Hadoop和大数据存储
5、Hadoop和商业智能系统
第二部分：Hadoop的基本框架
1、Hadoop的环境准备
2、Hadoop的设计理念
3、Hadoop的架构介绍
4、Hadoop的基石：HDFS介绍
HDSF基本组成
HDFS工作原理
HDFS的容错
HDFS的文件系统操作
HDFS基本编程接口
案例演练：HDFS编程示例
5、分布治之的智慧：MapReduce
MapReduce的并行计算思想
MapReduce的基本成功
MapReduce的工作机制
MapReduce的编程接口
案例演练：MapReduce编程示例
6、分布式数据库：HBase
HBase基本功能特点
HBase的组成结构
HBase数据模型
HBase读写操作特性
案例演练：HBase编程示例
7、分布式数据仓库：Hive
Hive架构
Hive数据类型和存储格式
HQL数据表命令
HQL数据操作
HQL数据查询
案例演练：Hive编程示例
8、数据双向交换：Sqoop
Sqoop功能
Sqoop的使用
第三部分：Hadoop的性能优化
1、性能优化内容
2、硬件优化
3、操作系统优化
4、JVM调优
5、Hadoop参数优化
6、海量数据处理的经验和技巧
第四部分：商业智能系统项目开发实践
1、项目功能需求
2、系统结构设计
数据存储
数据获取
数据服务层
3、数据仓库结构
4、数据导入、导出模型设计
5、数据分析工具模块
6、数据清洗模型
7、购买转化率模型与实现
8、用户聚类模型与实现
结束：课程总结与问题答疑。