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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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分享名称：新课程上线：Hadoop2.x（六）使用Avro实现序列化-创新互联
文章源于：
http://cdkjz.cn/article/igogc.html
