授课对象：
Hadoop初学者、具有一定Linux系统、Java使用经验
系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
数据仓库管理人员、建模人员，分析人员和开发人员、系统管理人员、数据库管理人员以及对数据仓库感兴趣的其他人员。


课程大纲：
第1周 Hadoop生态系统概述以及版本演化
概要介绍Hadoop生态系统及其版本演化历史，并给出hadoop版本选择建议。

第2周 HDFS 2.0 原理、特性与基本架构
介绍HDFS 2.0原理与架构，并与HDFS 1.0进行对比。介绍HDFS 2.0新特性，包括快照、缓存、异构存储架构等

第3周 YARN应用场景、基本架构与资源调度
介绍YARN是什么、基本原理与架构，并剖析其调度策略。

第4周 MapReduce 2.0基本原理与架构
介绍计算框架MapReduce基本原理与架构

第5周 MapReduce 2.0编程实践（涉及多语言编程）
手把手介绍如何用java、C++、php等语言编写MapReduce程序

第6周 HBase应用场景、原理与基本架构
介绍HBase应用场景、原理和架构

第7周 HBase编程实践（涉及多语言编程）
手把手介绍如何用Java、C++、Python等语言编写HBase客户端程序。

第8周 HBase案例分析
介绍几个HBase典型应用案例，包括互联网应用案例和银行应用案例。

第9周 Zookeeper部署及典型应用
介绍Zookeeper是什么，在hadoop生态系统中的地位

第10周 Hadoop数据入库系统Flume与Sqoop
介绍如何使用flume和sqoop两个系统将外部流式数据（比如网站日志，用户行为数据等）、关系型数据库（比如MySQL、Oracle等）中的数据导入Hadoop中进行分析和挖掘

第11周 数据分析系统Hive与Pig应用与比较
介绍如何使用hive和pig分析hadoop中的海量数据

第12周 数据挖掘工具包Mahout
介绍如何使用mahout提供的数据挖掘和机器学习算法进行海量数据挖掘

第13周 工作流引擎Oozie与Azkaban应用
介绍如何使用Oozie和azkaban对MapReduce作业、Pig/hive作业等进行统一管理和调度

第14周 两个综合案例：日志分析系统与机器学习平台
介绍两个典型的互联网应用案例，进一步深入领悟hadoop生态系统中各个系统的应用场景和解决实际问题的方式。

第 1 章 Hadoop生态系统以及版本演化
第 2 章 HDFS 2.0应用场景、原理、基本架构及使用方法 第 3 章 YARN应用场景、基本架构与资源调度
第 4 章 MapReduce 2.0基本原理与架构
第 5 章 MapReduce 2.0编程实践（涉及多语言编程）
第 6 章 HBase应用场景、原理与基本架构
第 7 章 HBase编程实践（涉及多语言编程）
第 8 章 HBase案例分析
第 9 章 Zookeeper部署及典型应用
第 10 章 Hadoop数据入库系统Flume与Sqoop
第 11 章 数据分析系统Hive与Pig应用与比较
第 12 章 数据挖掘工具包Mahout
第 13 章 工作流引擎Oozie与Azkaban应用
第 14 章 两个综合案例：日志分析系统与机器学习平台