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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

分享标题：新课程上线：Hadoop2.x（六）使用Avro实现序列化
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