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• 第一章：課程概述
  概要介紹課程內容、課程目標、講師及教學日程。
• 第二章：Intel 與大數據處理
  目標：
  理解大數據處理時代英特爾的角色
  引入Intel Hadoop發行版
  日程：
  大數據處理時代英特爾的角色
  Intel Hadoop發行版優質高效大數據解決方案
• 第三章： 分布式基礎A - 集群系統架構與系統軟件
  目標：
  理解集群系統架構
  理解集群系統軟件
  日程：
  集群系統架構——硬件
  集群系統架構——軟件
• 第四章： 分布式基礎B - 并行編程的基本概念
  目標：
  理解并行編程的基本概念
  日程：
  并行，分布式，多線程編程的基本概念
  并行程序處理思想
  并行處理的討論
• 第五章：分布式基礎C - 分布式系統概述
  目標：
  理解典型的分布式系統所面臨的問題
  掌握常見處理方法
  日程：
  典型的分布式系統所面臨的問題以及處理方法
  處理方法
• 第六章： Hadoop概述A - IDH 運行的軟硬件環境
  目標：
  理解IDH運行的軟硬件環境
  日程：
  IDH運行的軟硬件環境
• 第七章： Hadoop概述B - IDH的安裝與運行
  目標：
  掌握IDH系統的安裝過程
  日程：
  IDH系統的安裝
• 第八章： Hadoop概述C - IDH的維護
  目標：
  理解Intel Manager for Hadoop
  掌握管理維護的內容
  日程：
  Intel Manager for Hadoop功能簡介
  管理維護的內容
• 第九章： Hadoop實現原理A - Hadoop集群的軟件環境
  目標：
  理解Hadoop集群的軟件環境
  日程：
  硬件環境回顧
  Hadoop運行軟件環境
  Hadoop系統的歷史與組件
• 第十章： Hadoop實現原理B - 分布式文件系統
  目標：
  理解分布式文件系統對于本地文件系統的區別
  理解搜索引擎系統構建
  理解Google文件系統原理
  日程：
  分布式文件系統對于本地文件系統的區別
  搜索引擎系統構建概述
  Google文件系統原理
• 第十一章： Hadoop實現原理C - 分布式編程環境MapReduce
  目標：
  理解分布式編程模型
  掌握MapReduce程序的特征
  日程：
  分布式編程模型回顧
  MapReduce程序的特征
• 第十二章： Hadoop實現原理D - 分布式的數據庫BigTable
  目標：
  理解BigTable
  日程：
  為何需要分布式數據庫
  BigTable的數據模型與設計
  BigTable的運行環境支持
  BigTable的優化
• 第十三章：Hadoop編程的基本編譯環境
  目標：
  理解Hadoop編程的基本編譯環境
  日程：
  Hadoop編程的基本編譯環境
• 第十四章：HDFS的操作與編程
  目標：
  Hadoop文件系統的操作與編程
  日程：
  HDFS的基本設計與原理
  HDFS的配置與運行
  HDFS的交互操作
  HDFS編程訪問接口
  HDFS的安全，多用戶以及其它特性
• 第十五章：MapReduce編程
  目標：
  理解MapReduce編程
  日程：
  MapReduce概述
  Hadoop MapReduce執行流程
  MapReduce的實際應用舉例
  MapReduce程序編寫流程
• 第十六章：Hive的原理與操作
  目標：
  理解Hive的原理與操作
  日程：
  Hive簡介
  Hive深入了解
  Hive JDBC編程
  Hive的分區和桶
  Hive中的連接操作
• 第十七章：ZooKeeper的操作與編程
  目標：
  理解ZooKeeper的操作與編程
  日程：
  ZooKeeper的運行，操作，編程
  ZooKeeper的實現基本原理
  ZooKeeper應用舉例
• 第十八章：HBase的操作與編程
  目標：
  理解HBase的操作與編程
  日程：
  HBase與傳統關系數據庫
  HBase的安裝配置與運行
  HBase中的Coprocessor