大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

項(xiàng)目1 大數(shù)據(jù)概述
任務(wù)1 初識(shí)大數(shù)據(jù)
1．1．1 大數(shù)據(jù)的基本特征
1．1．2 大數(shù)據(jù)的影響
1．1．3 大數(shù)據(jù)處理的基本流程
1．1．4 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系
任務(wù)2 認(rèn)識(shí)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
1．2．1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
1．2．2 Hadoop行業(yè)應(yīng)用案例
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目2 Linux操作系統(tǒng)的安裝及常用命令
任務(wù)1 安裝及配置Linux虛擬機(jī)
2．1．1 創(chuàng)建Linux虛擬機(jī)
2．1．2 搭建FTP遠(yuǎn)程連接虛擬機(jī)
2．1．3 在虛擬機(jī)上安裝軟件
任務(wù)2 Linux系統(tǒng)常用命令
2．2．1 熟練使用文件目錄類命令
2．2．2 熟練使用vim編輯器
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目3 Hadoop集群部署
任務(wù)1 Hadoop安裝與配置
3．1．1 創(chuàng)建hadoop用戶
3．1．2 安裝SSH，配置SSH無密碼登錄
3．1．3 安裝Java環(huán)境
3．1．4 單機(jī)模式安裝
3．1．5 偽分布模式安裝
任務(wù)2 Hadoop的啟動(dòng)和測(cè)試
任務(wù)3 Hadoop偽分布模式實(shí)例
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目4 HDFS基礎(chǔ)操作
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)HDFS
4．1．1 HDFS工作原理
4．1．2 HDFS常用命令
任務(wù)2 上傳文件到HDFS目錄
4．2．1 HDFS中新建目錄
4．2．2 3：傳和下載文件
4．2．3 查看文件內(nèi)容
4．2．4 刪除文件或目錄
任務(wù)3 編寫HDFS程序
4．3．1 讀取HDFS文件
4．3．2 向HDFS中寫入文件
4．3．3 判斷文件是否存在
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目5 HBase數(shù)據(jù)庫的安裝與應(yīng)用
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)HBase
5．1．1 HBase簡(jiǎn)介
5．1．2 HBase基本概念
5．1．3 HBase體系架構(gòu)
任務(wù)2 HBase開發(fā)環(huán)境安裝與配置
5．2．1 單機(jī)模式安裝與配置
5．2．2 偽分布模式安裝與配置
任務(wù)3 使用HBase Shell管理分布式數(shù)據(jù)庫
5．3．1 HBase Shell命令簡(jiǎn)介
5．3．2 HBase Shell的使用
任務(wù)4 HBase編程
5．4．1 開發(fā)HBase應(yīng)用程序
5．4．2 HBase編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目6 MapReduce應(yīng)用開發(fā)
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)MapReduce編程模型
6．1．1 MapReduce概念
6．1．2 MapReduce編程模型
6．1．3 MapReduce數(shù)據(jù)類型
任務(wù)2 使用Eclipse創(chuàng)建MapReduce工程
6．2．1 下栽安裝Hadoop-Eclipse-Plugin插件
6．2．2 配置MapReduce環(huán)境
6．2．3 在Eclipse中操作HDFS中的文件
任務(wù)3 MapReduce實(shí)現(xiàn)英語單詞統(tǒng)計(jì)
任務(wù)4 MapReduce實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)分析
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目7 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)Hive
7．1．1 Hive簡(jiǎn)介
7．1．2 Hive架構(gòu)設(shè)計(jì)
7．1．3 Hive與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的對(duì)比
任務(wù)2 Hive安裝與配置
任務(wù)3 Hive Shell操作
7．3．1 Hive的數(shù)據(jù)類型
7．3．2 Hive基本操作
任務(wù)4 Hive交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)實(shí)戰(zhàn)
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目8 Flume和Sqoop的安裝與使用
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)F1ume
8．1．1 Flome相關(guān)概念
8．1．2 Flume架構(gòu)
8．1．3 Flume常用的類型
8．1．4 F1ume常用操作命令
任務(wù)2 Flume環(huán)境搭建
8．2．1 Flume安裝與配置
8．2．2 Flume采集日志信息到HDFS
任務(wù)3 安裝Sqoop
任務(wù)4 使用Sqoop實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移
8．4．1 Sqoop命令介紹
8．4．2 使用Sqoop將數(shù)據(jù)從MySQL導(dǎo)入HDFS
8．4．3 使用Sqoop將數(shù)據(jù)從HDFS導(dǎo)出MySQL
8．4．4 使用Sqoop將數(shù)據(jù)從MySQL導(dǎo)入Hive
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目9 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
任務(wù)1 數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介
9．1．1 數(shù)據(jù)可視化概述
9．1．2 數(shù)據(jù)可視化常用工具
任務(wù)2 使用ECharts繪制圖表
9．2．1 ECharts圖表制作示例
9．2．2 繪制未來一周氣溫變化圖
9．2．3 繪制網(wǎng)站訪問南丁格爾圖
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
參考文獻(xiàn)