Hadoop storm大数据分析 知识体系结构

最近工作工作有用到hadoop 和storm，最近看到一个网站上例句的hadoop 和storm的知识体系。所以列出来供大家了解和学习。来自哪个网站就不写了以免以为我做广告额。

目录结构知识点还是挺全的，可以按照点学习。

一、Hadoop入门，了解什么是Hadoop	二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程
1、Hadoop产生背景 2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系 3、国内外Hadoop应用案例介绍 4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍 5、分布式系统概述 6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介 7、Hadoop核心MapReduce例子说明	1、分布式文件系统HDFS简介 2、HDFS的系统组成介绍 3、HDFS的组成部分详解 4、副本存放策略及路由规则 5、NameNode Federation 6、命令行接口 7、Java接口 8、客户端与HDFS的数据流讲解 9、HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程	四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程
1、如何理解map、reduce计算模型 2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程 3、Yarn模型 4、序列化 5、MapReduce的类型与格式 6、MapReduce开发环境搭建 7、MapReduce应用开发 8、更多示例讲解，熟悉MapReduce算法原理	1、使用压缩分隔减少输入规模 2、利用Combiner减少中间数据 3、编写Partitioner优化负载均衡 4、如何自定义排序规则 5、如何自定义分组规则 6、MapReduce优化 7、编程实战
五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程	六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架
1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的监控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapReduce程序	1、ZooKeeper体现结构 2、ZooKeeper集群的安装 3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库	八、HBase集群及其管理
1、HBase定义 2、HBase与RDBMS的对比 3、数据模型 4、系统架构 5、HBase上的MapReduce 6、表的设计	1、集群的搭建过程讲解 2、集群的监控 3、集群的管理
九、HBase客户端	十、Pig基础知识，进行Hadoop计算的另一种框架
1、HBase Shell以及演示 2、Java客户端以及代码演示	1、Pig概述 2、安装Pig 3、使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive，使用SQL进行计算的Hadoop框架	十二、Sqoop，Hadoop与rdbms进行数据转换的框架
1、数据仓库基础知识 2、Hive定义 3、Hive体系结构简介 4、Hive集群 5、客户端简介 6、HiveQL定义 7、HiveQL与SQL的比较 8、数据类型 9、表与表分区概念 10、表的操作与CLI客户端演示 11、数据导入与CLI客户端演示 12、查询数据与CLI客户端演示 13、数据的连接与CLI客户端演示 14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示	1、配置Sqoop 2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中 3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中 十三、Storm 1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用      场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比 2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时      常见问题 3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等 4、Storm消息可靠性：消息失败的重发 5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN 6、Storm编程实战
十四、论坛日志分析项目
该项目的数据来自于某网站论坛的日志，它是为本课程量身定做的，非常适合我们Hadoop课程学习。有的同学觉得应该介绍更多项目，其实做过几个项目后，就会发现项目的思路是相同的，只是业务不同而已。 大家写过这个项目后，就对Hadoop的各个框架在项目中是如何使用的，以及Hadoop与JavaEE结合有一个比较清晰的认识与了解。