本章将从什么是大数据说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的。课程中，将介绍大数据的特性、大数据对我们带来的技术变革、大数据处理过程中涉及到的技术以及大数据典型应用。在这里，希望大家掌握学习的方法，得以真正不变应万变。...
本章中，将带领大家一起认识Hadoop：Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优势、Hadoop的三个核心组件（HDFS、YARN、MapReduce）；探讨Hadoop生态圈的常用框架及职责，以及在工作中如何选择更适合的Hadoop的发行版，为后续深入学习打下坚实的基础。...
本章中，将从Hadoop的设计目标、架构及文件系统命令空间出发，带领大家快速搭建单节点伪分布式HDFS的环境。通过讲解使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系统，详细分析HDFS文件的读写流程以及安全模式在Hadoop中的使用，并结合HDFS API来实现词频统计案例，帮助大家对Hadoop分布式文件系统HDFS有深刻的认识并...
本章将从架构、编程模型等角度带大家认识Hadoop的分布式计算框架MapReduce，掌握MapReduce整体执行流程以及各个核心组件编程，并通过N个实战案例让大家深入掌握，如何结合各种不同场景的应用基于MapReduce进行开发。本章中会详细剖析如何在MapReduce中实现JOIN，这也是面试中经常被考察到的点，考察你的MapReduce功底以及优...
本章将从YARN的产生背景、YARN的架构及执行流程的角度，带大家认知Hadoop的资源调度框架YARN，能够快速搭建单节点伪分布式YARN的实验环境，掌握如何提交MapReduce作业提交到YARN上运行，以及资源调度器的配置、使用及区别。
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，在后续Hadoop高可用部署时，需要使用ZK来进行主备切换。在本章中，将带领同学们学习ZooKeeper在企业级应用中的使用，掌握ZooKeeper的部署以及命令行使用。
本章将带领大家搭建一个三个节点的分布式Hadoop集群环境，帮助大家掌握Hadoop集群的规划，掌握Hadoop HA的架构&原理 以及Hadoop集群的部署及测试，并能将项目实战案例轻松运行在分布式集群环境中。
本章将从Hive的产生背景、体系架构、Hive部署出发，帮助大家快速入门Hive，轻松掌握Hive的使用以及部署。
本章将带领大家，学习Hive中核心的DDL、DML操作、HiveQL的写法；掌握Hive表（内部表、外部表、分区表）的使用、Hive中多种不同数据的加载方式；在掌握JOIN MR的写法基础上通过执行计划，重点掌握Hive Join的底层的执行原理；并结合多案例实战，帮助大家轻松掌握Hive中窗口分析函数的用法。...
本章将带领大家掌握，针对复杂数据时如何使用复杂数据类型（如：array、map、struct）对数据进行处理；学习Hive中内置函数的使用，能够轻松应对当内置函数不满足我们的生产需求时，如何自定义开发UDF函数来完成需求。
生产上业务对应的Hive作业如何能高效的运行，这是作为一枚合格的大数据工程师的必备技能。本章节中，将带领大家一起针对Hive方方面面的调优进行探讨和学习，帮助大家认识Hive在生产上的必备的各种调优手段。
本章将带领大家学习Flume框架是什么、能做什么、核心组件的功能以及如何高效部署，帮助大家快速入门。
本章节将讲解，如何采用Flume来完成日志数据（文件&文件夹）的收集工作、Flume在生产上不同的场景的经典部署方案、Flume Agent的不同选型及配置、以及在生产环境Flume高可用的使用方式。
本章将介绍，Scala是什么、能为我们带来什么、Scala与Java开发方式的对比、帮助大家快速入门。
本章将带领大家，掌握Scala编程的基础语法、运算符&流程控制语句的使用、函数的定义以及默认参数、命名参数、可变参数的使用，为后续Scala进阶的学习打下基础。
在本章中，将带领大家系统学习基于Scala的面向对象编程；类、构造器、继承、重写、抽象类的使用；伴生类、伴生对象的使用；case class的使用；Trait的使用等Scala面向对象开发的重中之重的核心知识，每个知识点请大家【务必都要掌握】！...
本章中将带领大家，掌握Scala中数组、List、Set、Map、Tuple、Option等各种不同数据结构的集合在开发过程中的使用。
本章将带领大家，学习Scala中的模式匹配：基本、Array、类型、case class、Option等不同的模式匹配在Scala中的使用，以及Scala中异常处理方式。
本章节是Scala基于函数式编程的核心所在!!!将带领大家，掌握Scala中字符串的高级操作、匿名函数、偏函数以及高阶函数的使用和自定义实现【此处是重点呦】，为后续学习Spark、Flink等打下坚实的基础（Spark、Flink开发过程中的很多算子都是和Scala的非常类似）！...
隐式转换是Scala中的亮点所在，也是最难理解的部分！通过本章节，希望带领大家理解隐式转换的意义，掌握Scala中隐式转换、隐式类、隐式参数的使用（后续的Spark、Flink源码及开发中涉及到非常多的隐式转换）。
本章将结合对比Java泛型的使用，系统学习泛型在Scala中的使用。带领大家轻松掌握在Scala中如何使用泛型来为框架的开发提供更强的通用性；如何使用逆变和协变来对已有类型来进行增强和变化【这部分是面试过程中的常考点！！！】 ...
Akka基于Actor模型，提供了一个用于构建可扩展的（Scalable）、弹性的（Resilient）、快速响应的（Responsive）应用程序的平台。本章节将带领大家，掌握基于Akka的编程模型，掌握基于Akka来完成实现Hadoop NameNode和DataNode的通信方式，并能实战模拟Hadoop中NN和DN的通信机制。...
本章重点介绍RPC通信机制及编程。将带大家通过阅读Hadoop的核心源码，彻底掌握Hadoop底层的工作机制及原理；掌握Hadoop中RPC的编程模型及开发、Hadoop源码中核心节点的启动流程、MapReduce作业的执行流程及数据分片原理，以及Hadoop源码中数据的读写流程。本章节是面试中的常考点，更是我们必须要拿下的得分项。 ...
Hive是一个将Hive QL翻译成底层分布式作业执行的框架，那么从Hive QL发起后，中间经历了哪些过程？是如何将Hive QL翻译成分布式作业并执行的呢？我们将在本章节中带领大家阅读Hive的源码来体会整个过程，本章节能快速提升对Hive的认知，掌握如何进行Debug Hive源码一步步的跟踪底层实现，并能轻松应付面试过程中关于Hiv...
本章节将系统讲解基于Hadoop的大数据离线数仓项目，通过四个业务帮助大家，从架构设计、数据采集、数据处理、可视化、调优、拓展思路的角度掌握框架的综合使用。课程中，将帮助大家，掌握通用的几种大数据离线处理架构，以达到举一反三的应用；掌握如何基于MapReduce实现数据清洗、数据质量；掌握基于Hive QL掌握各种业务...
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