大数据开发核心技术解析
掌握Hadoop生态体系是企业级大数据开发的必备技能。课程深度整合HDFS/YARN技术栈，重点突破HBase、Hive、Presto三大核心组件，通过真实业务场景的工程化实践，帮助学员构建完整的大数据处理知识框架。
HBase分布式数据库精要
| 模块 | 核心内容 |
|---|---|
| 架构原理 | RegionServer工作机制、WAL日志机制、LSM树存储结构 |
| 开发实战 | Java API操作、RowKey设计规范、Phoenix二级索引 |
企业级应用场景
在用户画像系统中，利用HBase的列式存储特性实现标签数据的高效存取；在网络爬虫项目中，使用其时间序列存储能力处理海量网页数据。
Hive数据仓库进阶技巧
- 执行引擎对比： MapReduce与Tez在任务调度上的差异分析
- 存储格式优化： ORC文件格式的谓词下推与列裁剪实现原理
性能调优实例
通过合理设置hive.tez.container.size参数优化资源分配，演示如何通过执行计划分析解决数据倾斜问题。
Presto交互式查询实战
架构优势解析
基于内存的流水线式计算模型，对比Hive的MapReduce执行模式在响应速度上的显著提升。
集群部署要点
Coordinator与Worker节点的配置规范，如何通过JXM监控查询执行状态。
在广告数据分析场景中，演示Presto如何实现跨Hive与关系型数据库的联邦查询。
