• 大数据体系结构(开源组件介绍),让你对当前大数据技术栈一目了然;

  • Linux命令基础实战;

  • Hadoop基础对Hadoop架构、核心组件HDFS/YARN做了深入浅出的介绍,让你快速把握Hadoop的核心技术和工作原理,逐渐形成分布式思维;

  • Sqoop作为关系型数据库与Hadoop之间的桥梁,批量传输数据,让你自然的从关系型数据库过度到Hadoop平台,在关系型数据库与Hadoop之间游刃有余的进行数据导入导出;

  • Hive,基于Hadoop大数据平台的数据仓库,可以让你实现传统数据仓库中的绝大部分数据处理、统计分析,让你在Hadoop大数据平台上感受到Hive QL带来的便利的交互式查询体验;Mars将以日志分析或其他示例带大家熟练掌握Hive的应用;

  • HBase,列式存储数据库,提供了快速的查询方式,是Apache Kylin的默认数据存储结果;

  • Kylin,基于Hadoop的OLAP分析引擎,在Kylin中可以实现传统OLAP的各种操作,直接读取Hive的数据或流式数据作为数据源,把这些数据根据业务模型构建成Cube,Kylin提供了基于Hadoop(MapReduce)的Cube构建,Build完成的Cube数据直接存储于HBase中。Kylin提供了Web UI供查询,包括一些图表展现,是基于大数据的完美OLAP工具;

  • Spark,基于内存计算的大数据计算引擎,提供了Spark SQL、Spark MLlib(基于Spark的机器学习)、SparkR等框架适应不同的应用需求,Spark专题将和大家一起实践操作各种应用和算法;

转载于:https://www.cnblogs.com/rxbook/p/6024474.html

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