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       1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升職業(yè)資質(zhì)。專(zhuān)注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

• 01 大數(shù)據(jù)概論 & Hadoop生態(tài)
  大數(shù)據(jù)概念
  大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（4V）
  大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景
  大數(shù)據(jù)發(fā)展前景
  大數(shù)據(jù)部門(mén)業(yè)務(wù)流程分析
  大數(shù)據(jù)部門(mén)組織結(jié)構(gòu)（重點(diǎn)）
  Hadoop是什么
  Hadoop發(fā)展歷史
  Hadoop三大發(fā)行版本
  Hadoop的優(yōu)勢(shì)（4高）
  02 Hadoop入門(mén)
  Hadoop組成
  HDFS架構(gòu)概述
  YARN架構(gòu)概述
  MapReduce架構(gòu)概述
  大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)體系
  推薦系統(tǒng)框架圖
  Hadoop運(yùn)行環(huán)境搭建
  虛擬機(jī)環(huán)境準(zhǔn)備
  安裝JDK、安裝Hadoop
  Hadoop目錄結(jié)構(gòu)
  03 Hadoop運(yùn)行模式
  本地運(yùn)行模式
  官方Grep案例
  官方WordCount案例
  偽分布式運(yùn)行模式
  啟動(dòng)HDFS并運(yùn)行MapReduce程序
  啟動(dòng)YARN并運(yùn)行MapReduce程序
  配置歷史服務(wù)器
  配置日志的聚集
  配置文件說(shuō)明
  完全分布式運(yùn)行模式
  04 完全分布式模式&源碼編譯
  虛擬機(jī)準(zhǔn)備
  編寫(xiě)集群分發(fā)腳本xsync
  集群配置
  集群?jiǎn)吸c(diǎn)啟動(dòng)
  SSH無(wú)密登錄配置
  群起集群
  集群?jiǎn)?dòng)/停止方式總結(jié)
  集群時(shí)間同步
  Hadoop編譯源碼
  常見(jiàn)錯(cuò)誤及解決方案
  05 HDFS入門(mén)
  HDFS概述
  HDFS產(chǎn)出背景及定義
  HDFS優(yōu)缺點(diǎn)
  HDFS組成架構(gòu)
  HDFS文件塊大小
  HDFS的Shell操作
  HDFS客戶(hù)端操作
  HDFS客戶(hù)端環(huán)境準(zhǔn)備
  HDFS的API操作
  HDFS文件上傳
  
  06 HDFS的API操作
  HDFS文件下載
  HDFS文件夾刪除
  HDFS文件名更改
  HDFS文件詳情查看
  HDFS文件和文件夾判斷
  HDFS的I/O流操作
  HDFS文件上傳
  HDFS文件下載
  07 HDFS的框架原理
  定位文件讀取
  HDFS的數(shù)據(jù)流
  HDFS寫(xiě)數(shù)據(jù)流程
  剖析文件寫(xiě)入
  網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?節(jié)點(diǎn)距離計(jì)算
  機(jī)架感知
  副本存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)選擇
  HDFS讀數(shù)據(jù)流程
  08 NN & DN工作機(jī)制
  NameNode&2NN工作機(jī)制
  Fsimage和Edits解析
  CheckPoint時(shí)間設(shè)置
  NameNode故障處理
  集群安全模式
  NameNode多目錄配置
  DataNode工作機(jī)制
  數(shù)據(jù)完整性
  09 DN工作機(jī)制&新特性
  掉線時(shí)限參數(shù)設(shè)置
  服役新數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
  退役舊數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
  添加白名單
  黑名單退役
  Datanode多目錄配置
  HDFS 2.X新特性
  集群間數(shù)據(jù)拷貝
  10 新特性& HA框架原理
  小文件存檔
  回收站
  快照管理
  HA概述
  HDFS-HA工作機(jī)制
  HDFS-HA工作要點(diǎn)
  HDFS-HA自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移工作機(jī)制
  HDFS-HA集群配置
  第三階段
  大數(shù)據(jù)Hadoop生態(tài)體系
  11 HDFS-HA集群配置
  環(huán)境準(zhǔn)備
  規(guī)劃集群
  配置Zookeeper集群
  配置HDFS-HA集群
  啟動(dòng)HDFS-HA集群
  配置HDFS-HA自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移
  YARN-HA配置
  YARN-HA工作機(jī)制
  配置YARN-HA集群
  HDFS Federation架構(gòu)設(shè)計(jì)
  12 MapReduce框架原理
  MapReduce核心思想
  MapReduce進(jìn)程
  MapReduce編程規(guī)范（八股文）
  MapReduce程序運(yùn)行流程分析
  MapReduce工作流程
  常用數(shù)據(jù)序列化類(lèi)型
  自定義bean對(duì)象實(shí)現(xiàn)序列化接口
  FileInputFormat切片機(jī)制
  CombineTextInputFormat切片機(jī)制
  自定義InputFormat
  13 Shuffle機(jī)制
  MapTask工作機(jī)制
  并行度決定機(jī)制
  Shuffle機(jī)制
  Partition分區(qū)
  WritableComparable排序
  GroupingComparator分組（輔助排序）
  Combiner合并
  數(shù)據(jù)傾斜&Distributedcache
  ReduceTask工作機(jī)制
  自定義OutputFormat
  14 數(shù)據(jù)壓縮 & Yarn
  MapReduce支持的壓縮編碼
  采用壓縮的位置
  壓縮配置參數(shù)
  計(jì)數(shù)器應(yīng)用、數(shù)據(jù)清洗
  Yarn基本架構(gòu)、工作機(jī)制
  Yarn資源調(diào)度器、任務(wù)推測(cè)執(zhí)行
  MapReduce作業(yè)提交全過(guò)程
  MapReduce開(kāi)發(fā)總結(jié)
  MapReduce參數(shù)優(yōu)化
  企業(yè)高頻真題講解20道
  15 MapReduce案例（一）
  案例一：統(tǒng)計(jì)一堆文件中單詞出現(xiàn)的個(gè)數(shù)
  案例二：把單詞按照ASCII碼奇偶分區(qū)
  案例三：對(duì)每一個(gè)maptask的輸出局部匯總
  案例四：大量小文件的切片優(yōu)化
  案例五：統(tǒng)計(jì)手機(jī)號(hào)耗費(fèi)的流量
  案例六：按照手機(jī)歸屬地不同省份輸出到不同文件中
  案例七：按照總流量倒序排序
  案例八：不同省份輸出文件內(nèi)部排序
  案例九：求每個(gè)訂單中最貴的商品
  案例十：Reduce端表合并（數(shù)據(jù)傾斜）
  
  16 MapReduce案例（二）
  案例十一：Map端表合并（Distributedcache）
  案例十二：小文件處理（自定義InputFormat）
  案例十三：自定義日志輸出路徑（自定義OutputFormat）
  案例十四：日志清洗（數(shù)據(jù)清洗）
  案例十五：倒排索引（多job串聯(lián)）
  案例十六：找博客共同好友分析
  案例十七：對(duì)數(shù)據(jù)流的壓縮和解壓縮
  案例十八：在Map輸出端采用壓縮
  案例十九：在Reduce輸出端采用壓縮
  案例二十：TopN案例
  17 Zookeeper原理
  Zookeeper概述、特點(diǎn)
  Zookeeper數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  Zookeeper應(yīng)用場(chǎng)景
  Zookeeper下載地址
  Zookeeper本地模式安裝
  配置參數(shù)解讀
  Zookeeper內(nèi)部原理
  Zookeeper選舉機(jī)制
  Zookeeper節(jié)點(diǎn)類(lèi)型
  Stat結(jié)構(gòu)體
  18 Zookeeper原理&實(shí)戰(zhàn)
  監(jiān)聽(tīng)器原理、寫(xiě)數(shù)據(jù)流程
  分布式安裝部署
  客戶(hù)端命令行操作
  API應(yīng)用環(huán)境搭建
  創(chuàng)建ZooKeeper客戶(hù)端案例
  創(chuàng)建子節(jié)點(diǎn)案例
  獲取子節(jié)點(diǎn)并監(jiān)聽(tīng)節(jié)點(diǎn)變化案例
  判斷Znode是否存在案例
  監(jiān)聽(tīng)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)上下線案例
  企業(yè)高頻真題講解3道
  19 Hive入門(mén)&安裝
  什么是Hive
  Hive的優(yōu)缺點(diǎn)
  Hive架構(gòu)原理
  Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)比較
  Hive安裝地址
  Hive安裝部署
  將本地文件導(dǎo)入Hive案例
  MySql安裝
  安裝MySql服務(wù)器
  安裝MySql客戶(hù)端
  20 Hive遠(yuǎn)程連接
  MySql中user表中主機(jī)配置
  Hive元數(shù)據(jù)配置到MySql
  驅(qū)動(dòng)拷貝
  配置Metastore到MySql
  多窗口啟動(dòng)Hive測(cè)試
  HiveJDBC訪問(wèn)
  啟動(dòng)hiveserver2服務(wù)
  啟動(dòng)beeline
  連接hiveserver2
  Hive常用交互命令
  第三階段
  大數(shù)據(jù)Hadoop生態(tài)體系
  21 Hive命令 & 數(shù)據(jù)類(lèi)型
  Hive其他命令操作
  Hive常見(jiàn)屬性配置
  Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)位置配置
  Hive查詢(xún)后信息顯示配置
  Hive運(yùn)行日志信息配置
  參數(shù)配置方式
  Hive數(shù)據(jù)類(lèi)型
  Hive基本數(shù)據(jù)類(lèi)型
  Hive集合數(shù)據(jù)類(lèi)型
  類(lèi)型轉(zhuǎn)化
  22 Hive DDL數(shù)據(jù)定義
  創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)
  查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)
  修改數(shù)據(jù)庫(kù)
  刪除數(shù)據(jù)庫(kù)
  創(chuàng)建管理表
  創(chuàng)建外部表
  管理表與外部表的互相轉(zhuǎn)換
  分區(qū)表基本操作
  分區(qū)表注意事項(xiàng)
  修改表、刪除表
  23 Hive DML數(shù)據(jù)操作
  向表中裝載數(shù)據(jù)（Load）
  通過(guò)查詢(xún)語(yǔ)句向表中插入數(shù)據(jù)（Insert）
  查詢(xún)語(yǔ)句中創(chuàng)建表并加載數(shù)據(jù)（as select）
  創(chuàng)建表時(shí)通過(guò)location指定加載數(shù)據(jù)路徑
  Import數(shù)據(jù)到指定hive表中
  Insert導(dǎo)出
  Hadoop命令導(dǎo)出到本地
  Hive Shell 命令導(dǎo)出
  Export導(dǎo)出到HDFS上
  清除表中數(shù)據(jù)（Truncate）
  24 Hive查詢(xún)
  全表和特定列查詢(xún)
  列別名
  算術(shù)運(yùn)算符、常用函數(shù)
  LIMIT語(yǔ)句
  WHERE語(yǔ)句
  比較運(yùn)算符（BETWEEN/IN/ IS NULL）
  LIKE和RLIKE
  邏輯運(yùn)算符（AND/OR/NOT）
  分組、GROUP BY語(yǔ)句
  HAVING語(yǔ)句
  25 Hive JOIN & 排序
  等值JOIN & 表的別名
  內(nèi)連接
  左外連接、右外連接
  滿(mǎn)外連接、多表連接
  笛卡爾積 JOIN
  全局排序（Order By）
  按照別名排序、多個(gè)列排序
  每個(gè)MapReduce內(nèi)部排序（Sort By）
  分區(qū)排序（Distribute By）
  CLUSTER BY
  
  26 Hive分桶 & 函數(shù)
  分桶表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
  分桶抽樣查詢(xún)
  常用查詢(xún)函數(shù)
  空字段賦值
  CASE WHEN
  行轉(zhuǎn)列
  列轉(zhuǎn)行
  窗口函數(shù)
  Rank
  系統(tǒng)內(nèi)置函數(shù)
  27 Hive函數(shù) & 壓縮 & 存儲(chǔ)
  自定義UDF、UDAF、UDTF函數(shù)
  壓縮和存儲(chǔ)
  源碼編譯支持Snappy壓縮
  開(kāi)啟Map輸出階段壓縮
  開(kāi)啟Reduce輸出階段壓縮
  列式存儲(chǔ)和行式存儲(chǔ)
  TextFile格式、Orc格式
  Parquet格式
  主流文件存儲(chǔ)格式對(duì)比實(shí)驗(yàn)
  存儲(chǔ)和壓縮結(jié)合案例
  28 企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)
  Fetch抓取
  本地模式
  表的優(yōu)化
  小表、大表Join
  大表Join大表
  MapJoin
  Group By
  Count(Distinct) 去重統(tǒng)計(jì)
  笛卡爾積
  行列過(guò)濾
  29 Hive企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)（二）
  動(dòng)態(tài)分區(qū)調(diào)整
  分桶、分區(qū)
  Map數(shù)
  小文件進(jìn)行合并
  復(fù)雜文件增加Map數(shù)
  Reduce數(shù)
  并行執(zhí)行、嚴(yán)格模式
  JVM重用、推測(cè)執(zhí)行
  壓縮
  EXPLAIN（執(zhí)行計(jì)劃）
  30 企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu) & 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  項(xiàng)目視頻表
  項(xiàng)目用戶(hù)表
  項(xiàng)目技術(shù)選型
  數(shù)據(jù)清洗
  數(shù)據(jù)分析
  ETL之ETLUtil
  ETL之Mapper
  ETL之Runner
  執(zhí)行ETL
  項(xiàng)目數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
  第三階段
  大數(shù)據(jù)Hadoop生態(tài)體系
  31 Hive項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)&企業(yè)真題
  統(tǒng)計(jì)視頻觀看數(shù)Top10
  統(tǒng)計(jì)視頻類(lèi)別熱度Top10
  統(tǒng)計(jì)出視頻觀看數(shù)最高的20個(gè)視頻的所屬類(lèi)別以及類(lèi)別包含Top20視頻的個(gè)數(shù)
  統(tǒng)計(jì)視頻觀看數(shù)Top50所關(guān)聯(lián)視頻的所屬類(lèi)別Rank
  統(tǒng)計(jì)每個(gè)類(lèi)別中的視頻熱度Top10，以Music為例
  統(tǒng)計(jì)每個(gè)類(lèi)別中視頻流量Top10，以Music為例
  統(tǒng)計(jì)上傳視頻最多的用戶(hù)Top10以及他們上傳的觀看次數(shù)在前20的視頻
  統(tǒng)計(jì)每個(gè)類(lèi)別視頻觀看數(shù)Top10
  項(xiàng)目總結(jié)
  企業(yè)高頻真題講解2道
  32 Cloudera Manager & Impala
  CM概念
  CM功能
  CM環(huán)境準(zhǔn)備
  CM安裝部署
  CM案例實(shí)操
  Impala入門(mén)
  什么是Impala
  Impala優(yōu)缺點(diǎn)
  Impala架構(gòu)
  Impala下載地址
  33 Impala安裝
  Impala安裝方式
  Impala監(jiān)護(hù)管理
  Impala初體驗(yàn)
  Impala的操作命令
  Impala的外部shell
  Impala的內(nèi)部shell
  Impala的數(shù)據(jù)類(lèi)型
  DDL數(shù)據(jù)定義
  創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)
  查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)
  34 Impala操作
  創(chuàng)建管理表、外部表
  創(chuàng)建分區(qū)表
  向表中導(dǎo)入數(shù)據(jù)
  查詢(xún)分區(qū)表中的數(shù)據(jù)
  增加多個(gè)分區(qū)
  刪除分區(qū)、查看分區(qū)
  數(shù)據(jù)導(dǎo)入、導(dǎo)出
  自定義函數(shù)
  存儲(chǔ)和壓縮
  優(yōu)化
  35 IDEA
  IDEA介紹
  Windows下安裝過(guò)程
  啟動(dòng)應(yīng)用后簡(jiǎn)單配置
  創(chuàng)建工程
  設(shè)置顯示常見(jiàn)的視圖
  工程界面展示
  創(chuàng)建package和class
  設(shè)置常用配置20項(xiàng)
  設(shè)置快捷鍵、自定義模板
  關(guān)聯(lián)Tomcat、Web項(xiàng)目案例實(shí)操
  
  36 數(shù)據(jù)采集框架Flume
  Flume定義
  Flume組成架構(gòu)
  Flume拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
  Flume Agent內(nèi)部原理
  Flume事務(wù)
  Flume快速入門(mén)
  Flume下載地址、安裝部署
  案例一：監(jiān)控端口數(shù)據(jù)官方案例
  案例二：實(shí)時(shí)讀取本地文件到HDFS案例
  案例三：實(shí)時(shí)讀取目錄文件到HDFS案例
  37 Flume高級(jí)
  案例四：?jiǎn)螖?shù)據(jù)源多出口案例(選擇器)
  案例五：?jiǎn)螖?shù)據(jù)源多出口案例(Sink組)
  案例六：多數(shù)據(jù)源匯總案例
  自定義組件
  案例七：自定義Source案例
  案例八：自定義Sink案例
  Flume監(jiān)控之Ganglia
  Ganglia的安裝與部署
  操作Flume測(cè)試監(jiān)控
  企業(yè)高頻真題講解6道
  38 Kafka入門(mén)
  消息隊(duì)列
  為什么需要消息隊(duì)列
  什么是Kafka
  Kafka架構(gòu)
  環(huán)境準(zhǔn)備
  Kafka集群部署
  Kafka命令行操作
  Kafka工作流程分析
  數(shù)據(jù)寫(xiě)入方式
  數(shù)據(jù)分區(qū)（Partition）
  39 Kafka原理
  數(shù)據(jù)副本（Replication）
  數(shù)據(jù)寫(xiě)入流程
  數(shù)據(jù)保存
  存儲(chǔ)方式
  存儲(chǔ)策略
  Zookeeper存儲(chǔ)
  本地存儲(chǔ)
  數(shù)據(jù)消費(fèi)
  高級(jí)API
  低級(jí)API
  40 Kafka高級(jí)
  消費(fèi)者組
  消費(fèi)方式
  消費(fèi)者組案例
  Kafka生產(chǎn)者Java API
  創(chuàng)建生產(chǎn)者（新API）
  創(chuàng)建生產(chǎn)者帶回調(diào)函數(shù)（新API）
  自定義分區(qū)生產(chǎn)者
  Kafka消費(fèi)者高級(jí)API
  Kafka消費(fèi)者低級(jí)API
  Kafka攔截器原理及案例
  第三階段
  大數(shù)據(jù)Hadoop生態(tài)體系
  41 Kafka高級(jí)
  Kafka監(jiān)控
  KafkaManager
  KafkaMonitor
  Kafka進(jìn)階
  分區(qū)分配策略
  Range Strategy
  RoundRobin Strategy
  高可靠性存儲(chǔ)
  Kafka文件存儲(chǔ)機(jī)制
  復(fù)制原理和同步方式
  
  42 Kafka高級(jí) & 面試題
  ISR
  數(shù)據(jù)可靠性和持久性保證
  框架整合
  Kafka與Flume比較
  Flume與Kafka集成
  Kafka Streams簡(jiǎn)介
  Kafka Streams特點(diǎn)
  為什么要有Kafka Stream
  Kafka Stream數(shù)據(jù)清洗案例
  企業(yè)高頻真題10道
  
  43 HBase原理及安裝
  HBase的角色
  HBase的架構(gòu)
  HBase部署與使用
  HBase基本操作
  HBase表的操作
  HBase讀數(shù)據(jù)流程
  HBase寫(xiě)數(shù)據(jù)流程
  HBase JavaAPI
  安裝Maven并配置環(huán)境變量
  新建Maven Project
  編寫(xiě)HBaseAPI程序
  44 HBase集成及運(yùn)維
  官方HBase-MapReduce
  自定義HBase-MapReduce1
  自定義HBase-MapReduce2
  HBase與Hive的對(duì)比
  HBase與Hive集成使用
  與Sqoop的集成
  常用的Shell操作
  數(shù)據(jù)的備份與恢復(fù)
  節(jié)點(diǎn)的服役
  節(jié)點(diǎn)的退役
  版本的確界
  45 HBase企業(yè)級(jí)優(yōu)化
  HBase高可用
  Hadoop的通用性?xún)?yōu)化
  Linux優(yōu)化
  Zookeeper優(yōu)化
  HBase優(yōu)化
  HBase預(yù)分區(qū)優(yōu)化
  RowKey設(shè)計(jì)
  內(nèi)存優(yōu)化
  基礎(chǔ)優(yōu)化
  HBase在商業(yè)項(xiàng)目中的能力
  HBase2.0新特性
  
  46 HBase微博項(xiàng)目
  微博系統(tǒng)需求分析
  微博系統(tǒng)代碼設(shè)計(jì)
  創(chuàng)建命名空間以及表名的定義
  創(chuàng)建微博內(nèi)容表
  創(chuàng)建用戶(hù)關(guān)系表
  發(fā)布微博內(nèi)容
  添加關(guān)注用戶(hù)
  移除（取關(guān)）用戶(hù)
  獲取關(guān)注的人的微博內(nèi)容
  測(cè)試
  47 Sqoop
  Sqoop原理、安裝
  導(dǎo)入數(shù)據(jù)
  RDBMS到HDFS
  RDBMS到Hive
  導(dǎo)出數(shù)據(jù)
  HIVE/HDFS到RDBMS
  腳本打包、常用命令列舉
  命令&參數(shù)詳解
  Sqoop的案例實(shí)操
  
  48 Azkaban
  各種調(diào)度工具特性對(duì)比
  Azkaban與Oozie對(duì)比
  Azkaban特點(diǎn)
  Azkaban下載地址
  Azkaban安裝部署
  案例一：Command類(lèi)型之單一job
  案例二：Command類(lèi)型之多job工作流
  案例三：HDFS操作任務(wù)調(diào)度
  案例四：MapReduce任務(wù)調(diào)度
  案例五：Hive腳本任務(wù)調(diào)度
  49 Oozie
  Oozie框架原理
  Oozie的功能模塊
  Oozie的常用節(jié)點(diǎn)
  Oozie的安裝部署
  案例一：Oozie調(diào)度shell腳本
  案例二：Oozie邏輯調(diào)度執(zhí)行多個(gè)Job
  案例三：Oozie調(diào)度MapReduce任務(wù)
  案例四：Oozie定時(shí)任務(wù)/循環(huán)任務(wù)
  
  
  50 HUE
  HUE簡(jiǎn)介
  HUE安裝
  案例一：HUE與HDFS集成案例
  案例二：HUE與YARN集成案例
  案例三：HUE與Hive集成案例
  案例四：HUE與Mysql集成案例
  案例五：HUE與Oozie集成案例
  案例六：HUE與HBase集成案例
  案例七：HUE與Zookeeper集成案例
  案例八：HUE與Sqoop2集成案例
  第三階段
  大數(shù)據(jù)Hadoop生態(tài)體系
  51 Git&Git Hub
  Git安裝配置
  Git本地庫(kù)搭建
  Git常用操作命令
  Github注冊(cè)與配置
  Github與Git協(xié)同辦公
  TortoiseGit安裝配置
  Egit操作push/pull，
  Git工作流
  集中式&GitFlow&Forking
  52 ETL數(shù)據(jù)清洗工具Kettle
  Kettle入門(mén)
  Kettle安裝
  Kettle使用
  案例一：日志文件導(dǎo)數(shù)據(jù)到Hive
  案例二：MySQL導(dǎo)數(shù)據(jù)到Hive
  案例三：Hive導(dǎo)數(shù)據(jù)到Hive
  案例四：Hive導(dǎo)數(shù)據(jù)到HBase
  案例五：Hive導(dǎo)數(shù)據(jù)到ES
  
  53 Kylin
  Kylin應(yīng)用場(chǎng)景
  Kylin工作原理
  Kylin體系架構(gòu)
  Kylin集群環(huán)境
  為Kylin集群搭建負(fù)載均衡器
  Sample Cube案例
  Cube創(chuàng)建案例
  查詢(xún)Cube
  Kylin的元數(shù)據(jù)、垃圾清理
  54 Storm原理
  Storm應(yīng)用場(chǎng)景及行業(yè)案例
  Storm特點(diǎn)、編程模型
  元組（Tuple）、流（Stream）
  水龍頭（Spout）、轉(zhuǎn)接頭（Bolt）
  拓?fù)洌═opology）
  主控節(jié)點(diǎn)與工作節(jié)點(diǎn)
  流分組（Stream grouping）
  工作進(jìn)程（Worker）
  spout的tail特性
  55 Storm案例
  執(zhí)行器（Executor）、任務(wù)（Task）
  實(shí)時(shí)流計(jì)算常見(jiàn)架構(gòu)圖
  Storm集群規(guī)劃、集群搭建
  Storm命令行操作
  分組策略和并發(fā)度
  網(wǎng)站日志處理案例
  實(shí)時(shí)單詞統(tǒng)計(jì)案例
  實(shí)時(shí)計(jì)算網(wǎng)站PV案例
  實(shí)時(shí)計(jì)算網(wǎng)站UV去重案例