如何快速的學會大數據分析 實戰案例深入解析

1、大數據前沿知識及hadoop入門

2、hadoop部署進階

3、大數據導入與存儲

4、Hbase理論與實戰

5、Spaer配置及使用場景

6、spark大數據分析原理

7、hadoop+spark大數據分析

方法/步驟

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第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和僞分佈模式的安裝配置。

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第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集羣模式搭建，hadoop分佈式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。

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第三階段：大數據導入與存儲。mysql數據庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。

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第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。

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第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。

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第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。

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第七階段：hadoop+spark大數據分析。實戰案例深入解析。hadoop+spark的大數據分析之分類。logistic迴歸與主題推薦。