阶段：Hadoop基础与核心组件

• Hadoop初步：从Hadoop起源与发展讲起，解析分布式计算的核心思想，对比传统集中式架构的优劣，帮助学员建立分布式系统认知基础。
• 分布式文件系统HDFS：重点讲解HDFS的架构设计、数据存储机制（副本策略、块大小设置）、常见操作命令（上传/下载/删除）及Java API编程实现，同步解析NameNode与DataNode的协作原理及故障处理。
• MapReduce编程模型：从经典WordCount案例入手，拆解Map和Reduce阶段的执行流程，分析Shuffle过程的优化策略，结合实际数据场景（如日志统计、销售数据分析）进行编程训练。
• Hadoop HA高可用：针对生产环境需求，讲解主备NameNode的切换机制，ZooKeeper在HA中的协调作用，以及集群故障时的快速恢复方案。
• 数据处理工具链：涵盖Hive（数据仓库工具，SQL-on-Hadoop实现）、Flume（日志采集系统，多源数据实时收集）的安装配置与核心功能应用。

第二阶段：扩展组件与集群管理

• Sqoop数据迁移：学习关系型数据库（如MySQL）与Hadoop集群间的数据导入导出技术，掌握增量同步、数据转换等企业级场景操作。
• HBase列式存储：解析HBase的表结构设计（RowKey、列族）、读写性能优化策略，结合时序数据（如IoT设备日志）存储场景进行实战训练。
• YARN资源管理：理解YARN的架构分层（ResourceManager、NodeManager），掌握任务调度策略（FIFO、容量调度器）的配置与调优方法。

项目一：多源日志文件收集与存储

针对企业服务器、应用系统产生的海量日志（如Nginx访问日志、应用报错日志），使用Flume搭建多级日志采集管道，配置自定义拦截器过滤敏感信息，最终将清洗后的日志数据存储至HDFS指定目录。项目中需解决网络延迟导致的日志丢失、多源数据合并等实际问题。

项目二：Hive日志文件深度分析

基于HDFS存储的日志数据，使用Hive创建外部表映射原始数据，通过自定义UDF（用户自定义函数）解析日志字段（如IP地址定位、访问时间格式化），完成PV/UV统计、热门页面排行、客户端类型分布等分析任务，并将结果导出至MySQL供业务系统调用。

项目三：定时任务触发与结果推送

结合Linux Crontab工具与Hadoop的Oozie工作流引擎，实现日志分析任务的定时触发（如每日凌晨执行前一日数据统计）。同时，通过Sqoop将分析结果同步至业务数据库，并使用Python脚本调用企业微信API，将关键指标（如访问量峰值）推送至运营群组。

项目四：HBase集群搭建与高并发读写

从HBase集群环境搭建（独立模式→分布式模式）开始，配置HBase与HDFS、ZooKeeper的集成参数，针对实时查询场景（如用户行为数据秒级查询）优化RegionServer内存分配、预分区策略。通过Java API实现数据的批量写入与随机读取，测试集群在高并发（QPS≥1000）下的稳定性。