零基础大数据入门到企业项目实战班第1期大数据开发环境搭建技术栈教程

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

本系列课程适合所有对大数据开发有兴趣的人员，大数据Hadoop、Spark、Flink生态圈高端课程的开发。课程内容量很大，有一定的难度和深度，让大家对大数据技术熟悉。

本教程为大数据环境篇，助力大数据学习者搭建各种大数据需要的开发环境，Hadoop+ZooKeeper+Kafka+MySQL+Sqoop+Hbase+Flink等，老师带着大家实践，笔记详细，学完就可以上手进行大数据的开发的环境搭建。

本课程课程目录:

01大数据环境篇-linux搭建总结

02大数据环境篇-加快ssh登陆小技巧

03大数据环境篇-实用工具之拷贝的脚本编写

04大数据环境篇-ssh无密码登陆配置

05大数据环境篇-jdk的安装以及查询脚本工具编写

06大数据环境篇-hadoop安装过程

07大数据环境篇-hadoop各个xml配置过程

08大数据环境篇-hadoop手动启动和关闭

09大数据环境篇-hadoop脚本启动与关闭的编写

10大数据环境篇-ZooKeeper的安装过程

11大数据环境篇-ZooKeeper的启动脚本

12大数据环境篇-kafka的安装过程

13大数据环境篇-kafka的脚本启动与停止

14大数据环境篇-kafka命令行的使用过程

15大数据环境篇-mysql安装过程

16大数据环境篇-用navicat连接mysql

17大数据环境篇-sqoop的安装过程

18大数据环境篇-hive的安装过程

课程学习路线图：，

第1阶段：大数据需求篇

第2阶段：大数据基础Linux篇

第3阶段：大数据环境搭建篇(Hadoop+ZooKeeper+Kafka+MySQL+Sqoop+Hbase+Flink等)

第4阶段：待更新

第5阶段：待更新

第6阶段：待更新

第7阶段：待更新

学员完全掌握后，可以应对企业的大数据开发工程师用人需求，助力转型企业大数据开发工程师。

学完大数据可以做的岗位：

Hadoop开发工程师 

大数据清洗工程师（ETL） 

大数据仓库开发工程师 

大数据运维工程师 

大数据架构师