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大数据工程技术人员上岗培训教案

教案一：大数据工程技术人员上岗培训——技术基础与实操

课程名称：大数据工程技术人员上岗培训——技术基础与实操

课程目标：

1.理解大数据的基本概念、应用场景及关键技术。

2.掌握Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。

3.学会使用HDFS进行数据存储和管理。

4.熟悉MapReduce编程模型，并能够编写简单的MapReduce程序。

5.掌握Spark的基本使用，包括SparkCore和SparkSQL。

6.了解大数据处理中的数据清洗、转换和集成技术。

7.学习大数据系统的监控和调优方法。

课程时长：5天

课程大纲：

第一天：大数据基础概念与Hadoop生态系统

上午：

-大数据概述

-大数据的定义与特征（4V：Volume、Velocity、Variety、Value）

-大数据的应用场景（金融、医疗、电商、社交等）

-大数据技术的发展历程

-Hadoop生态系统介绍

-Hadoop的架构与组件（HDFS、YARN、MapReduce）

-Hadoop的优势与局限性

下午：

-HDFS深入讲解

-HDFS的架构与工作原理

-数据块（Block）的概念与存储机制

-HDFS的命名空间与文件系统操作

-HDFS的配置与管理（副本数、压缩等）

-Hadoop集群搭建与配置

-单节点与多节点集群的搭建

-Hadoop的安装与配置步骤

-集群的启动与停止操作

第二天：MapReduce编程模型与Hadoop实践

上午：

-MapReduce编程模型

-MapReduce的基本概念（Map、Shuffle、Reduce）

-MapReduce的工作流程

-MapReduce的编程规范与API

-MapReduce程序开发

-开发环境搭建（IDE、编译器等）

-编写简单的WordCount程序

-MapReduce程序的调试与优化

下午：

-Hadoop实践操作

-使用Hadoop命令行操作HDFS

-使用MapReduce程序处理实际数据

-Hadoop集群的监控与管理（Hadoopdfsadmin、YARN命令等）

-案例分析与讨论

-分析实际业务场景中的大数据处理需求

-讨论MapReduce程序的优化策略

第三天：Spark基础与应用

上午：

-Spark概述

-Spark的架构与组件（SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming等）

-Spark的优势与适用场景

-Spark与Hadoop的对比

-Spark环境搭建

-单节点与集群环境的搭建

-Spark的安装与配置步骤

-Spark的启动与使用

下午：

-SparkCore基础

-RDD的概念与操作（创建、转换、行动）

-RDD的持久化与缓存

-RDD的容错机制

-SparkSQL基础

-SparkSQL的基本概念（DataFrame、DataSet）

-使用SparkSQL进行数据查询

-SparkSQL与Hive的对比

第四天：大数据数据处理技术

上午：

-数据清洗

-数据清洗的必要性与方法

-常见的数据清洗问题（缺失值、异常值、重复值等）

-使用Spark进行数据清洗

下午：

-数据转换与集成

-数据转换的基本概念与方法

-数据集成的技术要点

-使用Spark进行数据转换与集成

-案例分析与讨论

-分析实际业务场景中的数据处理需求

-讨论数据清洗与转换的策略

第五天：大数据系统监控与调优

上午：

-大数据系统监控

-Hadoop与Spark的监控工具（Ganglia、Prometheus等）

-监控指标的选择与配置

-监控数据的分析与处理

-大数据系统调优

-Hadoop与Spark的调优方法

-内存管理与磁盘I/O优化

-并发与并行优化

下午：

-综合案例分析

-分析一个完整的大数据项目

-讨论项目中的技术难点与解决方案

-课堂总结与答疑

教学方法：

-理论讲解与实际操作相结合

-案例分析与讨论

-课堂练习与作业

教学资源：

-Hadoop与Spark的官方文档

-大数据处理的相关书籍

-实验环境（虚拟机、Docker等）

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教案二：大数据工程技术人员上岗培训——项目实战与优化

课程名称：大数据工程技术人员上岗培训——项目实战与优化

课程目标：

1.掌握大数据项目的基本流程与管理方法。

2.熟悉大数据项目的需求分析与设计。

3.学会使用大数据技术栈进行项目开发与实现。

4.掌握大数据项目的性能优化与调优方法。

5.了解大数据项目的安全与运维管理。

6.培养团队合作与沟通能力。

课程时长：5天

课程大纲：

第一天：大数据项目概述与管理

上午：

-大数据项目概述

-大数据项目的定义与特点

-大数据项目的生命周期（需求、设计、开发、测试、部署、运维）

-大数据项目的常见类型（ETL、实时处理、机器学习等）