Hadoop介绍

课时目标：1．知识学习：大数据概述2．知识学习：Hadoop介绍3．技能实践：Linux操作系统

大数据概述：此部分将介绍大数据的基本概念、特征、应用场景以及面临的挑战。

Hadoop介绍：Hadoop作为处理大数据的开源框架，此部分将概述其历史、核心组件、工作原理及其在大数据领域的重要性。

技能实践：Linux操作系统：由于Hadoop通常部署在Linux上，因此学生将通过实践了解Linux的基本操作，为后续Hadoop的部署和运维打下基础。

基础环境配置及Hadoop集群搭建

课时目标：1．知识学习：基础环境配置2．技能实践：Hadoop集群搭建

基础环境配置：介绍搭建Hadoop集群所需的硬件、网络、软件等环境要求。

技能实践：Hadoop集群搭建：学生将实际操作，配置并搭建一个Hadoop集群，加深对集群架构和配置的理解。

分布式文件系统HDFS

课时目标：1．知识学习：HDFS简介2．知识学习：HDFS原理3．知识学习：HDFS Shell命令4．技能实践：HDFS Java API编程

HDFS简介与原理：介绍HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的基本概念、架构、工作原理以及其在大数据存储中的作用。

HDFS Shell命令：学习使用HDFS提供的Shell命令进行文件操作。

技能实践：HDFS Java API编程：通过编程实践，学生将掌握如何使用HDFS Java API进行文件的读取和写入。

分布式资源调度YARN

课时目标：1．知识学习：YARN简介2．知识学习：YARN工作原理3．技能实践：YARN资源调度器

YARN简介与工作原理：介绍YARN（Yet Another Resource Negotiator）的基本概念、架构、工作原理及其在Hadoop集群中的资源调度和管理作用。

技能实践：YARN资源调度器：学生将通过实践了解如何使用YARN进行资源调度和任务管理。

分布式计算框架MapReduce

课时目标：1．知识学习：MapReduce简介2．知识学习：MapReduce工作原理3．技能实践：MapReduce编程

MapReduce简介与工作原理：介绍MapReduce的基本概念、编程模型、工作原理及其在大数据处理中的应用。

技能实践：MapReduce编程：通过编写MapReduce程序，学生将掌握如何使用这一框架进行大数据处理和分析。

分布式数据库HBase

课时目标：1．知识学习：HBase简介2．知识学习：HBase系统架构3．知识学习：HBase shell命令4．技能实践：HBase安装与配置

HBase简介与系统架构：介绍HBase的基本概念、数据模型、架构及其在大数据存储中的应用。

HBase shell命令：学习使用HBase提供的shell命令进行数据操作。

技能实践：HBase安装与配置：学生将通过实践了解如何安装和配置HBase，并进行基本的数据操作。

数据仓库Hive

课时目标：1．知识学习：Hive简介2．知识学习：Hive体系结构3．知识学习：Hive数据类型4．技能实践：Hive安装与配置

Hive简介与体系结构：介绍Hive的基本概念、数据模型、架构及其在大数据查询和分析中的应用。

Hive数据类型：学习Hive支持的数据类型及其使用。

技能实践：Hive安装与配置：学生将通过实践了解如何安装和配置Hive，并进行基本的查询操作。