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第一阶段:前沿知识和hadoop介绍，前言知识介绍 ， 课程介绍，Linux和unbuntu系统基?。?单机和伪分布式hadoop的安装和配置 。第二阶段:hadoop部署进阶 。Hadoop集群模式构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析 。使用HDFS提供的api操作HDFS文件 。Mapreduce的概念和思想 。
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Hadoop集群模式构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析 。使用HDFS提供的api操作HDFS文件 。Mapreduce的概念和思想 。第三阶段:大数据导入和存储 。Mysql 数据图书馆基础知识，hive基本语法 。蜂巢结构和设计原则 。配置单元部署安装和案例 。sqoop的安装和使用 。sqoop组件被导入到配置单元中 。
3、如何快速的学会大 数据 分析实战案例深入解析1、Da 数据hadoop前沿知识与入门2、Hadoop部署进阶3、Da数据导入与存储4、Hbase理论与实战5、Spaer配置与使用场景6、spark Da 。Hadoop sparkDa数据分析1 。第一阶段:Da 数据前沿知识与hadoop入门，Da 数据知识入门，课程 。
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4、 数据 分析课程包括哪些内容?1、Da 数据hadoop的前沿知识和介绍，了解Da数据的历史背景和发展方向，掌握Hadoop的两种安装配置 。2、hadoop部署高级精通Hadoop集群构建；深入研究基于Hadoop 分析的分布式文件系统HDFS 。3.java基础了解java编程的基本思想，熟练使用eclipse进行简单的Java编程 ， 熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程 。
【spark 分析hbase数据,HBASE spark】5.Hadoop mahout-3分析掌握基于Hadoop Mahout-3分析method的使用场景，针对具体场景熟练运用Mahout的成熟算法 。6.掌握Hbase hbase-3/项目的存储和实战的理论和实战，掌握Spark和Hive的安装、配置和使用场景 。
5、应用Spark技术,SoData 数据机器人实现快速、通用 数据治理Spark是处理海量数据的快速通用引擎 。Spark作为一种大型数据处理技术，经常被拿来和Hadoop做比较 。Hadoop已经成为大型数据技术事实上的标准，HadoopMapReduce也非常适合大型数据集合的批量处理，但是它仍然存在一些缺陷 。具体表现为:1 。HadoopMapRedue的表达能力有限 。所有的计算都需要转化为Map和Reduce两个操作，这两个操作并不适用于所有场景，很难描述复杂的数据过程 。
HadoopMapReduce在步骤之间需要数据序列化到磁盘，所以I/O开销很大，导致interactive 分析和迭代算法开销很大 ， 几乎所有的优化和机器学习都是迭代的 。所以HadoopMapReduce不适合交互分析和机器学习 。3.计算延迟很高 。如果要完成更复杂的工作，必须串联一系列MapReduce作业 ， 然后按顺序执行 。
6、 spark资源大小分配与并行处理7、SparkSQL同步Hbase 数据到Hive表spark2 . 3 . 0 hive 3.0hbase2 . 0 . 0正常运行hbase-3/同步但是由于集群组件的问题，无法插入映射表来select * fromhbasemapping table 。报告错误！org . Apache . Hadoop .hbase. client . retriesexhaustedexception:Cantgetthelocationforreplica 0atorg . Apache . Hadoop .hbase 。客户 。rpcredyingCallerwithredreplicas 。getRegionLocations(rpcredingcallerwithredreplicas 。Java:332)sparkreadhbase数据Form RDD，构造schma信息，形成DF 。通过sparkSQL将df 数据写入指定的hive表 。
8、phoenix,impala, sparksql访问 hbase 数据库哪种工具性能最优凤凰，黑斑羚，蜂巢 ， 鲨鱼，sparkSQL等 。目前，我在我的项目中使用phoenix工具，它是一个JDBC驱动的jar包，访问hbase，基本上，它可以像JDBC一样执行各种CRUD操作，并且它还具有事务功能和性能 。

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