Hadoop大数据开发实战教学大纲.pdf

课外实践学时：2。一、课程的性质及任务（一）课程的性质、任务1．课程性质：随着数据库技术的不断进步，关系型数据库已经成为市场的主流。由于MySQL数据库具有稳定、可靠、简单、安全且开源等特点，MySQL数据库已经成为了关系型数据库的佼佼者，得到了越来越多用户的欢迎。

Oracle 教学大纲的内容还挺扎实的，适合刚接触数据库开发的朋友。你可以从ORACLE 数据库的基本操作学起，比如用SQL*PLUS连数据库、授权、改密码这些事都能搞定。实验部分也蛮有意思，有完整的指导书帮你上手，还结合实际系统来，实操性强。不光是玩命敲代码，里面的数据库设计理论也讲得比较系统，怎么设计表结构、怎么规范化都有提到。PL/SQL那块也讲了怎么写存储过程和触发器，这些在大型项目里常用。，这份大纲内容全面，也不绕，适合你边学边上手。

MySQL数据库教学大纲-1文件提供全面的MySQL数据库学习指导，涵盖基础知识到高级应用。档详细介绍了MySQL数据库的基本概念及其实际应用场景，帮助读者深入理解和应用MySQL技术。

本章介绍SQL Server数据库的基本概念，包括SQL Server 2000的新特性和安装升级方法，以及企业管理器和查询分析器的基础使用。

深入解析Hadoop原理和特性，掌握实用技术和集群搭建技巧。

课程内容 HBase案例分析 MapReduce 高阶应用 多语言 MapReduce 编程 Chukwa 集群监控系统 Greenplum 架构解析 Flume 日志收集系统实战 视频教学 课程包含详细的视频教程，助你快速入门Hadoop大数据技术。

从 Hadoop 的文件系统到 MapReduce 的任务分发，再到 Hive 的 SQL 式操作和 HBase 的 NoSQL 特性，《Hadoop 大数据实战手册》这本书把大数据的玩法讲得挺透。作者算是老江湖了，写的不是那种空谈理论的书，里面全是踩坑总结和实战案例，拿来就能用。你要是刚入门大数据或者打算跳槽进这行，这本书真的还蛮值的。 HDFS 的分布式存储搞得挺清楚，安装配置一步步写了，照着来不容易出错。MapReduce 这块，例子也多，像map()和reduce()的函数结构，讲得比较直白，看一眼就知道干啥。 再说Hive，有 SQL 基础的朋友上手快，抽象层做得不错，连表结构都能像

大数据算法的源代码合集，Hadoop 的MapReduce和 Spark 的各种玩法全都有，挺适合边学边练的你。Hadoop 的HDFS分布式文件系统能让大文件拆着存，容错能力也不错，搭配MapReduce写批，搞个词频统计啥的挺顺手。Spark 就更灵活了，内存计算的RDD性能拉满，写个实时或者机器学习任务还挺快。MLlib、Spark SQL、Streaming都能试试。资源里直接给了Map和Reduce的函数示例，适配场景还蛮全的，像清洗数据、合并结果、跑模型这些都能搞。DataFrame和Spark SQL的写法也有覆盖，嗯，文档看着舒服，代码还算清晰。你要是刚上手大数据，可以直接照着

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。