大数据在国内的运用

●   大数据在国内的使用介绍

●   大数据主要的应用场景介绍

●   离线计算框架介绍

●   流式计算框架介绍

●   内存计算框架介绍

●   内存流式计算介绍

大数据平台生态组件介绍

●   开源大数据技术架构

●   开源大数据常用组件之间的依赖关系

●   离线计算框架介绍

—Mapreduce、Hive、Tez、Presto、Kylin

●   实时查询框架介绍

—NoSQL、Hbase

●   实时计算框架介绍

—Kafka、Strom、Spark Streaming

●   内存计算框架介绍

—Spark、SparkSQL、SparkMllib、SparkR

●   前沿大数据技术介绍

—Flink、Drill、Druid、KUDU等

●   海量日志快速检索架构

—ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等

 Hadoop企业级使用平台介绍

●   Apache Hadoop平台的介绍

●   HDP 大数据平台介绍

●   CDH 大数据平台介绍

●   Apache Hadoop、HDP和CDH大数据平台的比较

●   企业级大数据平台选择建议

分布式存储HDFS

●   HDFS架构介绍

●   HDFS原理介绍

●   NameNode功能详解

●   DataNode功能详

●   HDFS HA功能详解

●   HSFD的fsimage和editslog详解

●   HDFS的block详解

●   HDFS的block的备份策略

●   Hadoop的机架感知配置

●   HDFS的权限详解

HDFS上机实操

分布式计算MapReduce

●   Mapreduce原理

●   MapReduce流程

●   剖析一个MapReduce程序

●   Mapper和Reducer抽象类详解

●   Combiner详解

●   Partitioner详解

●   任务调度

●   默认的任务调度

●   公平任务调度

●   能力任务调度

Mapreduce上机实操

分布式资源管理Yarn

●   Yarn的原理和架构

●   Yarn资源调度策略

●   CPU、内存和IO三种资源调度优化

●   Yarn资源调度Fair和Capacity详解

●   JobHistory的功能介绍

●   Yarn动态资源的设置

●   动态分配特定节点给每个应用（MR、Strom、Spark、Hbase等）

●   基于Yarn的资源控制详解

●   基于Yarn实现底层SLA的资源分配

●   Yarn核心参数的详解和优化

     Hive实战

●   Hive的作用和原理说明

●   Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系

●   Hadoop/Hive仓库数据数据流

●   Hive的MetaStore详解

●   Hive的基本用法

●   Hive的server启动

●   HQL基本语法

●   Hive的加载数据本地加载和HDFS加载

●   Hive的partition详解

●   Hive的存储方式详解

●   RCFILE、TEXTFILE和SEQUEUEFILE

●   Hive的UDF和UDAF

●   Hive的JDBC连接

Hive上机实操

NoSQL和Hbase使用

●   NoSQL介绍

●   NoSQL应用场景

●   Hbase的架构原理

●   Hbase核心概念详解(HMaster、HRegionServer、Store、StoreFile、HFile、HLog和MetaStore)

●   HBase逻辑视图介绍

●   HBase物理视图介绍

●   HBase的RowKey设计原则

●   HBase BloomFilter的介绍

●   手动设置Split和Compaction操作

●   Pre-Split的介绍

●   HBase Region的迁移优化

●   HBase使用场景介绍

●   HBase案例分析

Hbase上机实操

Spark编程模型和解析

●  Spark的编程模型

●  Spark编程模型解析

●  Partition实现机制

●  RDD的特点、操作、依赖关系

●  Transformation RDD详解

●  Action RDD详解

●  Spark的累加器详解

●  Spark的广播变量详解

●  Spark容错机制

—  lineage和checkpoint详解

●   Spark的运行方式

●   Spark2.0的新特性

●   Spark SQL使用介绍

●   Structured Streaming使用介绍

Spark上机实操

      案例分享

●   互联网大数据案例介绍(alibaba)

●   银行大数据案例介绍

●   科技金融大数据案例介绍