Hadoop与大数据技术实战：Linux、HDFS、MapReduce、Hive和HBase

本实训方案旨在通过Hadoop为核心的大数据技术，提升参与者对大数据的理解和应用能力。实训目标主要包括以下几个方面： 1. 认识与理解大数据：强调在新时代背景下，大数据技术对企业运营、决策支持的重要性，帮助学员掌握大数据的基本概念和价值。 2. Linux基础知识与应用：通过系统地学习，学员将掌握Linux操作系统的基础知识，如安装、常用命令、文件权限管理、用户权限设置以及在Linux上搭建Java开发环境。 3. Hadoop集群环境搭建：从Hadoop的安装配置到初始化和测试，深入理解Hadoop分布式计算框架，包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce的工作原理。 4. HDFS与MapReduce：学员将学习HDFS的API开发，包括shell操作和Java接口，以及MapReduce的执行流程、WordCount示例和排序、Combiner编程等关键技术。 5. Hive的学习与应用：涵盖Hive的安装、数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML），以及元数据存储、分区表、用户自定义函数（UDF）和倒排索引等内容。 6. ZooKeeper与HBase：介绍ZooKeeper的概念和集群搭建，以及HBase的入门、Java编程、架构理解，同时通过MRonHbase项目实践，将MapReduce与HBase结合。 在整个实训过程中，还包括项目实战环节，通过具体的任务分解和团队协作，使学员能够将所学理论知识应用于实际项目中，增强问题解决能力和团队协作技巧。此外，还提供了项目管理培训，涉及学生分组、案例分析以及大数据项目的启动与实习动员，确保学员能够全面理解和运用大数据技术。 此实训方案不仅注重理论教学，更侧重于实践操作和项目经验积累，旨在培养具备大数据处理技能的实用型人才。无论是企业还是个人，都能从中找到满足自身需求的培训内容。