Hadoop培训课程-从一名普通技术人员到大数据产品总监

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 Hadoop 生态系统阶段性报告 Deadline 已经临近，道道还只是了解了一些大数据的基础概念，如何在汇报之前让技术落地，做出点东西汇报？我们看他怎么样度过难关。 Hadoop 不是一个人在战斗，本次课通过 ETL 和 EDA 模型梳理大数据的生态系统，着重介绍数据提取的急先锋以及数据分析的主要组件。涉及技术点（Flume，Sqoop；Hive，Impala，Pig）

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Hadoop 前世今生 公司的老板听说大数据技术很火爆，执意要引进大数据平台并要做出名堂，其他人都避之不及，而倒霉主人公道道不幸被选中接手这个烫手的山芋，毫无基础的他将如何面对这个突如其来的挑战，直接放弃吗？ 今日课程的目标很纯粹，就是帮助主人公道道解决一个问题：什么是 Hadoop 以及它的前世今生。涉及技术点：（Linux，Hadoop，HDFS，MapReduce）

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前瞻 Spark 2.0 的技术路线汇报总算完成，但是老板似乎并不买账:“这和我们传统 MySQL 没什么差别！”领导层开始有了质疑之声，道道该怎么办，我们要给他锦囊妙计！面对贴近业务的需求，以 SQL 和脚本语言为基础的数据分析（Hive，Impala，Pig）无法满足灵活多变的应用场景，同时在面对高级的数据分析需求时也显得力不从心。今天的课主要介绍 Spark 组件满足负责多变的数据处理需求。

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搜索引擎和流式计算管理层对于主人公道道利用 Spark 技术为公司挽回损失感到非常满意，任命你为项目总监，负责公司整体业务向大数据平台转型。新官上任的道道能再次一鸣惊人吗？        对于稳定运行的大数据平台，接下来的问题就是如何优化压榨其性能，本次课着重介绍加快数据处理流程的两大利器：搜索引擎和流式计算。涉及技术（Solr， Spark Streaming）