本部分是基礎課程，幫大家進入大數據領域打好Linux基礎，以便更好地學習Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等眾多課程。因為企業中的項目基本上都是使用Linux環境下搭建或部署的。

      本部分是基礎課程，幫大家進入大數據領域打好數據庫基礎，通過MySQL數據庫和Redis基于內存的鍵值數據庫的學習，熟悉掌握數據庫的操作，以便更好地學習Hadoop，hbase,NoSQL,

Hive,Spark，Storm等眾多課程。

     本課程是整套大數據課程的基石：其一，分布式文件系統HDFS用于存儲海量數據，無論是Hive、HBase或者Spark數據存儲在其上面；其二是分布式資源管理框架YARN，是Hadoop 云操作系統（也稱數據系統），管理集群資源和分布式數據處理框架MapReduce、Spark應用的資源調度與監控；分布式并行計算框架MapReduce目前是海量數據并行處理的一個最常用的框架。

      Hadoop 2.x的編譯、環境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群資源管理與任務監控，

MapReduce編程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必須要掌握的。

     網站用戶行為分析，本案例基于30萬條網站用戶數據進行分析，涉及到數據預處理、存儲、查詢和可視化分析等數據處理全流程所涉及的各種典型操作，涵蓋Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系統和軟件的安裝和使用方法。通過本案例，將有助于學員綜合運用大數據課程知識以及各種工具軟件，實現數據全流程操作。