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Avro是一个通用的序列化数据结构形式,在Hadoop大数据开发之中有着重要的通用结构化作用,本课程将为读者讲解Avro数据结构的定义,并且实现AVRO程序,同时为读者讲解如何基于Avro实现Java数据的序列化与反序列化处理操作;同时,将为学员详细介绍Avro RPC的实现和在MapReduce中如何使用Avro序列化。
本系列课程共包含以下六门课程:
1、Hadoop 2.x (一)大数据基础
http://edu.51cto.com/course/course_id-6704.html
2、Hadoop 2.x (二)大数据进阶
http://edu.51cto.com/course/course_id-6705.html
3、Hadoop 2.x (三) 数据分析引擎:Hive
http://edu.51cto.com/course/course_id-6706.html
4、Hadoop 2.x (四)数据分析引擎:Pig
http://edu.51cto.com/course/course_id-6707.html
5、Hadoop 2.x(五) MapReduce实战案例集锦
http://edu.51cto.com/course/course_id-8288.html
6、Hadoop 2.x(六) 使用Avro实现序列化
http://edu.51cto.com/course/course_id-8978.html
建议学员从第一门课程开始,逐步学习;并完成相应的实验,这样可以更好的理解和掌握Hadoop的体系结构。
《Hadoop 2.x(六) 使用Avro实现序列化》课程大纲
第一章 课程概述和Avro基础
(*)课程概述
(*)Java的序列化
(*)Hadoop的序列化
(*)Avro的数据类型和Schema
第二章 在Java序列化中使用Avro
(*)使用Schema实现Java的序列化
(*)使用Schema实现Java的反序列化
(*)使用Avro Tools生成Schema生成类实现Java的序列化
(*)使用Avro Tools生成Schema生成类实现Java的反序列化
第三章 在RPC中使用Avro
(*)知识点回顾:Hadoop中的RPC通信
(*)在RPC使用Avro实现消息的通信之一:定义消息格式Schema
(*)在RPC使用Avro实现消息的通信之二:开发服务器端程序
(*)在RPC使用Avro实现消息的通信之三:开发客户端端程序
第四章 在MapReduce中使用Avro
(*)知识点回顾:Hadoop中的MapReduce
(*)在MapReduce中使用Avro之一:定义数据格式Schema
(*)在MapReduce中使用Avro之二:开发Mapper端程序
(*)在MapReduce中使用Avro之三:开发Reducer端程序
(*)在MapReduce中使用Avro之四:开发Job主程序端程序
(*)在MapReduce中使用Avro之五:运行测试
(*)在MapReduce任务中使用Schema的生成类
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