课程介绍

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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。

课程目标

学习avro工具的作用以及相关定义，并且可以结合Hadoop实现Avro的MapReduce操作。

适用人群

已掌握Hadoop的基础知识、并想进一步掌握Avro序列化机制的学员。

课程大纲

01
课程概述和Avro基础知识

【录播】课程概述(7分钟)        免费试学

【录播】Java的序列化(8分钟)

【录播】Hadoop的序列化(23分钟)

【录播】Avro的数据类型和Schema(8分钟)
02
在Java中使用Avro的序列化

【录播】使用Schema实现Java的序列化(12分钟)

【录播】使用Schema实现Java的反序列化(7分钟)

【录播】使用Avro Tools生成Schema生成类实现J(15分钟)

【录播】使用Avro Tools生成Schema生成类实现J(7分钟)
03
在RPC中使用Avro

【录播】知识点回顾：Hadoop中的RPC通信(20分钟)

【录播】实现消息的通信之一：定义消息格式(12分钟)

【录播】实现消息的通信之二：开发服务器端(16分钟)

【录播】实现消息的通信之三：开发客户端(12分钟)
04
在MapReduce中使用Avro

【录播】知识点回顾：Hadoop中的MapReduce(6分钟)

【录播】在MapReduce中使用Avro之一：定义数据格式(12分钟)

【录播】在MapReduce中使用Avro之二：开发Mapper(8分钟)

【录播】在MapReduce中使用Avro之三：开发Reducer(5分钟)

【录播】在MapReduce中使用Avro之四：开发Job主程序(10分钟)

【录播】在MapReduce中使用Avro之五：运行测试(6分钟)

【录播】在MapReduce任务中使用Schema的生成类(7分钟)
05
课程资料

【资料】课程资料(zip，11.0MB)