8初识Hadoop核心源码
8.1 基础准备与源码编译
8.1.1 准备环境
8.1.2 加载源码
8.1.3 编译源码
8.2 初识Hadoop 2
8.2.1 Hadoop的起源
8.2.2 Hadoop 2源码结构图
8.2.3 Hadoop模块包
8.3 MapReduce框架剖析
8.3.1 第一代MapReduce框架
8.3.2 第二代MapReduce框架
8.3.3 两代MapReduce框架的区别
8.3.4 第二代MapReduce框架的重构思路
8.4 序列化
8.4.1 序列化的由来
8.4.2 Hadoop序列化
8.4.3 Writable实现类
8.5 小结
11ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台
11.1 Logstash——实时日志采集、分析和传输
11.1.1 Logstash介绍
11.1.2 Logstash安装
11.1.3 实战操作
11.2 Elasticsearch——分布式存储及搜索引擎
11.2.1 应用场景
11.2.2 基本概念
11.2.3 集群部署
11.2.4 实战操作
11.3 Kibana——可视化管理系统
11.3.1 Kibana特性
11.3.2 Kibana安装
11.3.3 实战操作
11.4 实时日志分析平台案例
11.4.1 案例概述
11.4.2 平台体系架构与剖析
11.4.3 实战操作
11.5 小结
13Hadoop拓展——Kafka剖析
13.1 Kafka开发与维护
13.1.1 接口
13.1.2 新旧API编写
13.1.3 Kafka常用命令
13.2 运维监控
13.2.1 监控指标
13.2.2 Kafka开源监控工具——Kafka Eagle
13.3 Kafka源码分析
13.3.1 源码工程环境构建
13.3.2 分布式选举算法剖析
13.3.3 Kafka Offset解读
13.3.4 存储机制和副本
13.4 小结
2实战：快速构建一个Hadoop项目并线上运行
2.1 构建一个简单的项目工程
2.1.1 构建Java Project结构工程
2.1.2 构建Maven结构工程
2.2 操作分布式文件系统（HDFS）
2.2.1 基本的应用接口操作
2.2.2 在高可用平台上的使用方法
2.3 利用IDE提交MapReduce作业
2.3.1 在单点上的操作
2.3.2 在高可用平台上的操作
2.4 编译应用程序并打包
2.4.1 编译Java Project工程并打包
2.4.2 编译Maven工程并打包
2.5 部署与调度
2.5.1 部署应用
2.5.2 调度任务
2.6 小结
3Hadoop套件实战
3.1 Sqoop——数据传输工具
3.1.1 背景概述
3.1.2 安装及基本使用
3.1.3 实战：在关系型数据库与分布式文件系统之间传输数据
3.2 Flume——日志收集工具
3.2.1 背景概述
3.2.2 安装与基本使用
3.2.3 实战：收集系统日志并上传到分布式文件系统（HDFS）上
3.3 HBase——分布式数据库
3.3.1 背景概述
3.3.2 存储架构介绍
3.3.3 安装与基本使用
3.3.4 实战：对HBase业务表进行增、删、改、查操作
3.4 Zeppelin——数据集分析工具
3.4.1 背景概述
3.4.2 安装与基本使用
3.4.3 实战：使用解释器操作不同的数据处理引擎
3.5 Drill——低延时SQL查询引擎
3.5.1 背景概述
3.5.2 安装与基本使用
3.5.3 实战：对分布式文件系统（HDFS）使用SQL进行查询
3.5.4 实战：使用SQL查询HBase数据库
3.5.5 实战：对数据仓库（Hive）使用类实时统计、查询操作
3.6 Spark——实时流数据计算
3.6.1 背景概述
3.6.2 安装部署及使用
3.6.3 实战：对接Kafka消息数据，消费、计算及落地
3.7 小结
4Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群
4.1 环境准备与Hive初识
4.1.1 背景介绍
4.1.2 基础环境准备
4.1.3 Hive结构初识
4.1.4 Hive与关系型数据库（RDBMS）
4.2 安装与配置Hive
4.2.1 Hive集群基础架构
4.2.2 利用HAProxy实现Hive Server负载均衡
4.2.3 安装分布式Hive集群
4.3 可编程方式
4.3.1 数据类型
4.3.2 存储格式
4.3.3 基础命令
4.3.4 Java编程语言操作数据仓库（Hive）
4.3.5 实践Hive Streaming
4.4 运维和监控
4.4.1 基础命令
4.4.2 监控工具Hive Cube
4.5 小结
7Hadoop异常处理解决方案
7.1 定位异常
7.1.1 跟踪日志
7.1.2 分析异常信息
7.1.3 阅读开发业务代码
7.2 解决问题的方式
7.2.1 搜索关键字
7.2.2 查看Hadoop JIRA
7.2.3 阅读相关源码
7.3 实战案例分析
7.3.1 案例分析1：启动HBase失败
7.3.2 案例分析2：HBase表查询失败
7.3.3 案例分析3：Spark的临时数据不自动清理
7.4 小结
