千锋大数据的零基础课程教程包含java+大数据开发两个部分，提高部分的教程针对有java开发经验的朋友只包含大数据部分。想要学习大数据技术的小伙伴，相信在学习之前已经做了很多准备，知道大数据的学习是需要一定的java基础的。那真正的大数据课程都学些什么呢?

　　首先我们要知道，大数据的核心技术之一就是Hadoop，所以学习Hadoop是必备首要的课程。

　　开源的Hadoop大数据开发平台

　　hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据，是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。

　　hadoop大数据生态系统：

　　分布式文件系统-HDFS

　　提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS(Hadoop Distributed File System)，HDFS是hadoop主要的文件系统，是Hadoop存储数据的平台，建立在网络上的分布式存储系统。hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。

　　分布式计算框架-MapReduce

　　MapReduce是一种编程模型，是Hadoop处理数据的平台。用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

　　分布式开源数据库-Hbase

　　HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。适合于非结构化数据存储，保留数据多个时间段版本。Hbase极大的方便扩展了Hadoop对于数据的处理和应用。

　　大数据开发平台模块生态圈

　　Hive

　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，处理结构化SQL查询功能。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行并提交到集群上去执行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，不用使用Java编程，十分适合数据仓库的统计分析。

　　学习Hive时，对于Hive QL中的DDL和DML就是必须要掌握的基础;表的定义、数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础。学会针对Hive进行编程：使用Java API开发操作Hive、开发Hive UDF函数。掌握好Hive部分高级的特性能大大提升Hive的执行效率。在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析，学习Hive时需要注意Hive性能优化是在生产中的重要的环节，如何解决数据倾斜是关键;梳理清楚Hive元数据各个表之间的关联关系也能提升对Hive的把握能力。

　　Zookeeper协调Hadoop生态圈各个模块共同工作

　　从英文含义上来看Hadoop是小象，Hive是蜜蜂，pig是猪，Zookeeper是动物管理员。那么很显然Zookeeper的作用是分布式应用程序协调服务，为各个模块提供一致性服务的。

　　数据导入导出框架Sqoop

　　Sqoop是一款开源的工具，英文含义是象夫，就是喂养大象的人，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

　　千锋教育大数据培训课程科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门的大数据技术。与亚马逊达成战略合作，国际化标准上线学员项目，每一名大数据程序员都必须有一个面试官无法拒绝的项目。

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