1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

一、初识hadoop
听过大数据，必听过hadoop，此部分带领大家了解hadoop的用途，在大数据中的用途，以及快速搭建一个hadoop的实验环境，在本过程中不仅将用到前面的Linux知识，而且会对hadoop的架构有深入的理解，并为你以后架构大数据项目打下坚实基础。

1) Hadoop生态环境介绍2) Hadoop云计算中的位置和关系3) 国内外Hadoop应用案例介绍4) Hadoop 概念、版本、历史5) Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构6) Hadoop 的集群结构7) Hadoop 伪分布的详细安装步骤8) 通过命令行和浏览器观察hadoop
二、 HDFS体系结构和shell以及java操作
详细剖析HDFS，从知晓原理到开发网盘的项目让大家打好学习大数据的基础，大数据之于分布式，分布式学习从学习分布式文件系统（HDFS）开始。
1) HDFS底层工作原理2) HDFS datanode,namenode详解3) Hdfs shell4) Hdfs java api
三、 详细讲解Mapreduce
Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的，此处的学习除了老师详细的讲解理论外，会通过大量的案例让大家彻底掌握。
1) Mapreduce四个阶段介绍2) Writable3) InputSplit和OutputSplit4) Maptask5) Shuffle：Sort，Partitioner，Group,Combiner6) Reducer
四、 Mapreduce案例案例
1) 二次排序2) 倒排序索引3) 最优路径
4) 电信数据挖掘之-----移动轨迹预测分析
5) 社交好友推荐算法6) 互联网精准广告推送 算法
五、 Hadoop2.x集群搭建
前面带领大家开发了大量的MapReduce程序，此部分将带来大家让开发的程序运行在分布式集群中，并且运行在健壮高可用的集群中。
1) Hadoop2.x集群结构体系介绍2) Hadoop2.x集群搭建3) NameNode的高可用性（HA）4) HDFS Federation5) ResourceManager 的高可用性（HA）6) Hadoop集群常见问题和解决方法