视频购买咨询请加QQ  613385945

十八掌大数据课程体系图 
1.javase+mysql+jdbc-2.linux--3.Hadoop---4.Avro---5.ProtoBuf----6.Hive---7.HBase 
----8.flume---9.Kafka---10.Sqoop---11.pig---12.storm---13.scala---14.spark--15.mahout 
---16.R语言---17.elk-----18.FLink----19.Docker--20.电商项目---21.友盟项目 
基础入门课程 
1.java：https://ke.qq.com/course/199985#tuin=a8b0dc23 
2.linux：https://ke.qq.com/course/218011#tuin=a8b0dc23 
3.hadoop：https://ke.qq.com/course/224212#tuin=a8b0dc23 
中级课程 
4.Avro：  https://ke.qq.com/course/201554#tuin=a8b0dc23 
5.ProtoBuf https://ke.qq.com/course/201556#tuin=a8b0dc23 
6.flume https://ke.qq.com/course/203969#tuin=a8b0dc23 
9.Kafka https://ke.qq.com/course/203974#tuin=a8b0dc23 
10.Sqoop与Pig https://ke.qq.com/course/207192#tuin=a8b0dc23 
高级课程 
12.storm https://ke.qq.com/course/207193#tuin=a8b0dc23 
13scala  https://ke.qq.com/course/223181#tuin=a8b0dc23 
14.spark：https://ke.qq.com/course/212488#tuin=a8b0dc23 
15 mahout： https://ke.qq.com/course/212214#tuin=a8b0dc23 
16.R语言https://ke.qq.com/course/201919#tuin=a8b0dc23 
17.elk-https://ke.qq.com/course/203869#tuin=a8b0dc23 
18.FLink https://ke.qq.com/course/214776#tuin=a8b0dc23 
项目篇 
项目1：友盟数据平台大数据实战项目 
https://ke.qq.com/course/221501#tuin=a8b0dc23 
项目2：2017年大数据完整版教程之电商项目 
https://ke.qq.com/course/197619#tuin=a8b0dc23 
项目3：2017年互联网常用的大数据指标 
https://ke.qq.com/course/207394#tuin=a8b0dc23 
项目4：Spark从入门到实战（11天完整版） 
https://ke.qq.com/course/203704#tuin=a8b0dc23 

课程背景：

Hadoop整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架 YARN，是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架 MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。Hadoop 2.x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控，MapReduce编 程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。

目标人群：  

1、初级以上普通开发人员
2、有java基础的同学
3、对大数据感兴趣的同学 

课程目录：  

 市场很多培训公司只讲一下环境搭建，然后快速写一个demo，根本不会深入讲解，徐培成会通过16天课程全面分析，此课程保证全国最全，内容深入浅出的讲解原理和分布式架构，此课程分为四部分：

• 第一部分：Hadoop介绍和环境搭建

听过大数据，必听过hadoop，此部分带领大家了解hadoop的用途，在大数据中的用途，以及快速搭建一个hadoop的实验环境，在本过程中不仅将用到前面的Linux知识，而且会对hadoop的架构有深入的理解，并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。

1. Hadoop生态环境介绍
2. Hadoop云计算中的位置和关系
3. 国内外Hadoop应用案例介绍
4. Hadoop 概念、版本、历史
5. Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构
6. Hadoop独立模式安装和测试
7. Hadoop 的集群结构
8. Hadoop 伪分布的详细安装步骤
9. 通过命令行和浏览器观察Hadoop
10. Hadoop启动脚本分析
11. Hadoop完全分布式环境搭建
12. Hadoop安全模式、回收站介绍

• 第二部分:HDFS体系结构和Shell以及Java操作

详细剖析HDFS，从知晓原理到开发网盘的项目让大家打好学习大数据的基础，大数据之于分布式，分布式学习从学习分布式文件系统（HDFS）开始。

1. HDFS底层工作原理
2. HDFSdatanode,namenode详解
3. 单点故障（SPOF）和高可用（HA）
4. 通过API访问HDFS
5. 常用压缩算法介绍和安装使用
6. Maven介绍和安装，eclipse中试用Maven，搭建Maven本地仓库

• 第三部分：详细讲解Mapreduce

Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的，此处的学习除了老师详细的讲解理论外，会通过大量的案例让大家彻底掌握。

1. Mapreduce四个阶段介绍
2. Job、Task介绍
3. 默认工作机制
4. 创建MR应用开发，获取年度的最高气温
5. 在Windows上运行MR作业，
6. Mapper、Reducer
7. InputSplit和OutputSplit
8. Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner
9. 通过计数器调试程序
10. 在Windows安装Hadoop
11. 在eclipse安装hadoop插件，访问hadoop资源
12. 在eclipse中编写ant脚本
13. YARN调度框架事件分发机制
14. 远程调试资源管理器
15. Hadoop的底层google ProtoBuf的协议分析
16. Hadoop底层IPC原理和RPC

• 第四部分Hadoop高可用-HA

前面带领大家开发了大量的MapReduce程序，此部分将带来大家让开发的程序运行在分布式集群中，并且运行在健壮高可用的集群中。

1. Hadoop2.x集群结构体系介绍
2. Hadoop2.x集群搭建
3. NameNode的高可用性（HA）
4. HDFS Federation
5. ResourceManager 的高可用性（HA）
6. Hadoop集群常见问题和解决方法
7. Hadoop集群管理

课程环境： 
   操作系统：Linux centos7
   java环境：jdk8
  hadoop环境：2.7.2
  机器的内存建议在4G及以上，没有4G也不影响课程，但使用起来系统相对慢些 

收获预期： 
 1、hadoop 的安装
 2、hadoop数据分析
 3、hadoop原理
 4、hadoop底层通信
 5、分布式架构设计

讲师介绍： 
、
  十八掌大数据掌门人徐培成，深入浅出的分析讲解，拒绝废话，IT十八掌教育旨在打造中国最具实力和穿透力的I大数据技术培训，坚决杜绝浮夸、吹嘘、焦躁、肤浅的行业乱象，让实战精神贯穿课程的始终，让学员在技术上成为真正的强者。本次大数据高薪培训班由IT十八掌强力打造，完全从实战角度出发，让同学们在实操中切实理解和掌握各项技术的真正原理和具体运用。我们为技术以及陷阱设计的场景极其简单但又超级典型， 有些我们使用的工具软件或操作技巧可能有95%从来没有见过 

课程截图：