Hadoop大数据解决方案平台技术培训

【课程目标】

Hadoop作为开源的云计算平台，为大数据处理提供了一整套解决方案，应用非常广泛。Hadoop作为一个平台框架，包括了如何存储海量数据，如何处理海量数据，以及相应的数据库、数据仓库、数据流处理、数据分析和挖掘算法库，等等。本课程主要介绍Hadoop的思想、原理，以及重要技术等相关知识。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1. 全面了解大数据处理技术的相关知识。
2. 学习Hadoop的核心技术以及应用。
3. 深入掌握Hadoop的相关工具在大数据中的使用。
4. 掌握Hadoop的常用模块的工作原理及开发应用技术。
5. 掌握传统数据中心向大数据中心转换的关键技术。
6. 掌握海量数据处理的性能优化及维护技巧。

【授课时间】

2天时间

【授课对象】

网络部、大数据系统开发部、大数据中心、网络运维部等相关技术人员。

【授课方式】

原理精讲+案例演练+开发实践+系统优化

【课程大纲】

1. Hadoop的基本框架
2. 大数据时代面临的问题
3. 当前解决大数据的技术方案
4. Hadoop架构和云计算
5. Hadoop简史及安装部署
6. Hadoop设计理念和生态系统
7. HDFS分布式文件系统--海量数据存储的摇篮
8. HDFS的设计目标
9. HDFS的基本架构

• NameNode名称节点
• SecondaryNameNode第二名称节点
• DataNode数据节点

1. HDFS的存储模型

• 数据块存储
• 元数据存储（空间镜像与编辑日志）
• 多副本存储

1. 多副本放置策略
2. 多数据节点管理机制与交互过程
3. 文件系统操作与管理

• 读文件过程
• 写文件过程（数据流管道）

1. 数据完整性机制

• 数据校验和
• 数据完整性扫描线程
• 元数据备份与合并

1. 数据可靠性设计

• 安全模式（数据块与节点映射关系管理）
• 心跳检测机制（节点失效管理）
• 租约机制（多线程并发控制）

1. 其它

• HDFS的安全机制
• 负载均衡
• 文件压缩

1. 操作接口与编程接口

• HDFS Shell
• HDFS Commands
• WebHDFS REST API
• HDFS Java API

演练：HDFS文件操作命令

演练：HDFS编程示例

1. MapReduce分布式计算系统--海量数据处理的利器
2. MapReduce的三层设计理念

• 分布治之的设计思想（Map与Reduce）
• 数据处理引擎（编程模型）
• 运行时环境（任务调度与执行）

1. MapReduce的基本架构

• JobTracker作业跟踪器
• TaskTracker任务跟踪器
• MapReduce与HDFS的部署关系

1. MapReduce编程模型概述

• 编程接口介绍
• Hadoop工作流实现原理

1. MapReduce作业调度机制

• MapReduce作业生命周期
• 作业调度策略
• 静态资源管理方案

1. 数据并行处理机制（五步骤）

• Input阶段实现
• Map阶段实现
• Shuffle阶段实现
• Reduce阶段实现
• Output阶段

1. MapReduce容错机制

• 任务失败与重新尝试
• 节点失效与重调度
• 单点故障

1. MapReduce性能优化

• 优化方向与思路
• 磁盘IO性能优化
• 分片优化
• 线程数量优化
• 内存优化
• 压缩优化

1. MapReduce操作接口

• Job Shell
• Web UI

案例演练：MapReduce编程示例

1. YARN：下一代通用资源管理系统

• MRv1的局限性
• YARN基本框架
• NN HA：解决单点故障
• HDFS Federation：解决扩展性问题

1. HBase非关系型数据库--海量数据的黎明
2. HBase的使用场景
3. HBase的基本架构

• Zookeeper分布式协调服务器
• Master主控服务器
• Region Server区域服务器

1. HBase的数据模型

• HBase的表结构
• 行键、列键、时间戳

1. HBase的存储模型

• 基本单位Region
• 存储格式HFile

1. 数据分裂机制Split
2. 数据合并机制Compaction

• minor compaction
• major compaction

1. HLog写前日志
2. 数据库读写操作

• 数据库写入
• 数据库读取
• 三次寻址

1. HBase操作接口

• Native Java API
• HBase Shell
• 批量加载工具
• HiveQL操作

1. HBase性能优化

• 写速度优化
• 读速度优化

1. HBase集群监控与管理

案例演练：HBase命令操作实例

1. Hive分布式数据仓库--高级的编程语言
2. Hive是什么
3. Hive与关系数据库的区别
4. Hive系统架构

• 用户接口层
• 元数据存储层
• 驱动层

1. Hive常用服务
2. Hive元数据的三种部署模式
3. Hive的命名空间
4. Hive数据类型与存储格式

• 数据类型
• TextFile/SequenceFile/RCFile

1. Hive的数据模型

• 管理表
• 外部表
• 分区表
• 桶表

1. HQL语言命令实例

• DDL数据定义语言
• DML数据操作语言
• QUERY数据查询语言

1. Hive自定义函数

• 基本函数（UDF）
• 聚合函数（UDAF）
• 表生成函数（UDTF）

1. Hive性能优化

• 动态分区
• 压缩
• 索引
• JVM重用

案例演练：Hive命令操作实例

1. Sqoop数据交互工具--与传统数据库的桥梁
2. Sqoop是什么
3. Sqoop的架构和功能

• Sqoop1架构
• Sqoop2架构

1. 数据双向交换

• 数据导入过程
• 数据导出过程

1. 数据导入工具与命令介绍

案例演练：Sqoop数据导入/导出实际操作

1. Pig数据流处理引擎--数据脚本语言
2. Pig介绍
3. 命令行交互工具Grunt
4. Pig数据类型
5. Pig Latin脚本语言介绍

• 基础知识
• 输入和输出
• 关系操作
• 调用静态Java函数

1. Pig Latin高级应用
2. 开发与测试Pig Latin脚本

• 开发工具
• 任务状态监控
• 调试技巧

1. 脚本性能优化
2. 用户自定义函数UDF

案例演练：Pig Latin脚本编写、测试与运行操作

第八部分：Spark技术原理及应用

1、Spark基础知识

• Scala简介
• Spark与Hadoop的对比

2、Spark生态系统

3、Spark运行架构

• 基本概念
• 架构设计
• Spark运行基本流程
• RDD的设计与运行原理

4、Spark的部署和应用方式

• Spark的部署方式
• 从“Hadoop+Storm”架构转向 Spark架构
• Hadoop和Spark的统一部署

5、Spark编程实践

• 启动Spark Shell
• Spark RDD基本操作
• Spark应用程序

第九部分：hadoop各个组件之间的通信机制与关系

1、hadoop生态圈到底有多少组件？

2、hadoop各个组件之间的通信机制介绍

3、hadoop各个组件之间的相互关系

4、hadoop架构的应用案例解析

结束：课程总结与问题答疑。