Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处的方法和第三章基本一致的。
HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
HDFS API：同3.2.
Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。
如果你已经按照流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；
知道sqoop是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；
知道flume可以用作实时的日志采集。
从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。
接下来的问题来了，Hive使用的越来越多，你会发现很多不爽的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。
第五章：SQL其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。
我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。
5.1 关于Spark和SparkSQL
什么是Spark，什么是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名词解释。
SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。
SparkSQL为什么比Hive跑的快。
5.2 如何部署和运行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上运行SparkSQL？
使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。
关于Spark和SparkSQL，如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。
第六章：数据多次利用请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。
在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。
为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。
关于Kafka：什么是Kafka？Kafka的核心概念及名词解释。
如何部署和使用Kafka：使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。
如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。
这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。
如果你已经认真完整的学习了以上的内容，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
为什么Spark比MapReduce快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。
使用Kafka完成数据的一次收集，多次消费架构。
自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。
第七章：越来越多的分析任务不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。
7.1 Apache Oozie
Oozie是什么？有哪些功能？
Oozie可以调度哪些类型的任务（程序）？
Oozie可以支持哪些任务触发方式？
安装配置Oozie。
7.2 其他开源的任务调度系统