" K) C& { g# L9 t9 k/ q# y, P: N
4 N3 l1 ~+ a, }〖课程介绍〗% V" q* ]7 }; g& h2 Z; q' _. F
本课程从Hadoop核心技术入手，以电商项目为依托，带领你从0基础开始上手，逐步掌握大数据核心技术（如：HDFS、YARN、MapReduce以及Hive），并使用这些技术进行实战，最终完成电商行为日志分析项目，让你轻松入门大数据！5 n( u* _ K' I' p3 g
8 h$ h. ^6 N3 B# U" s〖课程目录〗" |$ C: s/ u" C' l1 ~
第1章 大数据概述$ H5 B+ Z) b; ~* `' r/ m M$ M
本章将从故事说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的，还会介绍大数据的特性，以及大数据对我们带来的技术变革，大数据处理过程中涉及到的技术以及大数据典型应用。& H c- d1 B/ v0 Q! O9 b q' D
1-1 课程导学试看
: u4 T$ h& C4 ?( t1-2 ***学前必读***（助你平稳踩坑，畅学无忧，课程学习与解决问题指南）) R; v' G+ H' N; B: N3 m
1-3 课程目录2 P$ b! y0 `! Y" e5 Z6 o# F# P% c! E" k
1-4 从一个案例说起
# U& ~3 i4 m) I$ X2 R. K' x1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看4 t9 O' V/ i) c
1-6 大数据带来的技术变革/ l# ~$ @2 Y2 [8 X: P
1-7 大数据现存的模式
9 q- O- u0 R/ {, a( l! J1-8 大数据的技术概念4 s) v ^$ G7 P! n* O a$ l5 n! \1 X' l
1-9 大数据带来的挑战4 p' z7 Y$ J9 G( _+ e
1-10 如何对大数据进行存储和分析
: s" O a1 E* i5 _( z1-11 大数据典型应用6 }! @- l9 b. }& B7 M: x
6 i+ n. L3 m: Y' C0 s第2章 初识Hadoop! p2 |3 x$ @# n' v' n$ M' S6 F6 A
本章节将带领大家认识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优势、Hadoop的三个核心组件、Hadoop发行版的选择，为后续深入讲解Hadoop打下坚实的基础。
9 z$ X9 E+ r3 C+ r4 s }' `2 {2-1 课程目录3 T* X/ M. b$ @+ I+ A
2-2 Hadoop概述- W9 Y0 R- w G% G' }2 s6 e0 L s
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
+ A7 V9 x) l6 Y! n$ X5 x1 U x( q2-4 Hadoop核心组件之MapReduce& a8 r: Q# t1 I1 h b
2-5 Hadoop核心组件之YARN
. _) O9 ^ b/ V& d- o7 z2-6 Hadoop优势0 }6 x9 u, H. I$ ?2 u
2-7 Hadoop发展史
; x- Z% M7 ] j2 b2-8 Hadoop生态圈
( q$ W% N9 O* `% M7 S2-9 Hadoop发行版选型& x1 L" t; g K/ H/ \- j% J& m" Y+ Z
2-10 OOTB环境的使用7 f4 ?. {. W1 X. _
) r _. w$ _$ s1 q' d3 ~
第3章 分布式文件系统HDFS8 v5 ^' ]+ ~# K# ?) U
本章将从Hadoop的设计目标、架构及文件系统命令空间出发，快速搭建单节点伪分布式HDFS的实验环境，通过讲解使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系统，详细分析HDFS文件的读写流程，并通过HDFS API来实现词频统计案例，使得大家对Hadoop分布式文件系统HDFS有深刻的认识以及实战。 ...2 M. q/ A4 S3 b7 N
3-1 HDFS概述! V) k) s# L/ q s) X$ w4 P6 ~, E
3-2 HDFS设计目标! R& w, D% e/ |# }4 H+ M& ?5 {
3-3 HDFS架构详解
% R" b F/ D* A8 y+ g4 T0 A2 f3-4 文件系统NameSpace详解
& w- ?; N# B* l% [" n5 g+ o3-5 HDFS副本机制/ |7 i, ?& ~8 j+ l' G2 W- z
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
+ ^+ G" z3 c% }" l$ L3-7 Hadoop部署前置介绍
2 U4 b! D$ X9 P1 n: H, {' w3-8 JDK1.8部署详解) l: M1 u! t- L& Z- s
3-9 ssh无密码登陆部署详解- i9 I9 @, R, T3 a2 c
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
9 V' e/ k* x$ b+ a8 a3-11 HDFS格式化以及启动详解
8 Q. `- D8 ^2 @' p6 T3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
2 S ?2 J' N% u* N3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
! _# a m! J( u3 h% |% n) M. Q3-14 Hadoop命令行操作详解 B/ o) M, A: e& ^* Q) E1 K
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制# G# M/ O y# p6 \1 y
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
! W+ X! ^9 e2 r3 f( G% L9 D3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发- N* i$ @7 Z; x( w7 I& `
3-18 HDFS API编程之jUnit封装& P' s. {6 }9 t5 S: p* K5 X
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
, m+ H3 B* f7 _3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
* R, A% I9 `6 W1 m- I0 R& t3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
; f7 V# H$ v6 w+ J( E3-22 HDFS API编程之重命名8 {, q% G B9 \1 `6 X }" b4 F
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
" r& P# n) x2 Q, P3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
F( d5 b1 G. W2 ?% {5 R+ e& b' p: i3-25 HDFS API编程之下载文件
( r. K$ p$ V4 M4 Z! I. ? c3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容& a5 @6 t. ^9 j) C& Z5 b4 t& F
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件4 B" J* [$ r! N# \
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
2 q8 M% @5 ^; S3-29 HDFS API编程之删除文件
* c2 M% B8 |) N0 ?3-30 HDFS项目实战之需求分析* ]4 e4 N0 U! E8 o
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
6 I B1 ]( S% z" ]3-32 HDFS项目实战之自定义上下文) e, w7 B3 D+ O1 M- z; l9 Y* n
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
& ?- ^) x8 ?4 v( d3-34 HDFS项目实战之功能实现
$ D, {' |4 \3 Z! U# A% w3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
+ v: S5 S$ n9 n* Q+ o4 j! A3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
0 o) D" Z5 W7 t2 W! J4 ]3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理' z* S# s3 U/ [- ^1 F
3-38 HDFS Replica Placement Policy( D4 [% `# ?# M3 T( q% ^1 F+ G H- b
3-39 HDFS写数据流程图解
6 ~( x: @( q' I; E1 \3 G3-40 HDFS读数据流程图解
" ]# A- S* N/ u- U$ b. l3-41 HDFS Checkpoint详解
0 O4 @( R7 U% S5 F7 n/ q3-42 HDFS SaveMode5 v, ?- v, i: n6 n0 O/ |
7 v% z Y2 A e0 M5 c- l
第4章 分布式计算框架MapReduce
! ^1 G; U! ]4 m* @# Z# }. O本章将从架构、编程模型等角度带大家认识Hadoop的分布式计算框架MapReduce，掌握MapReduce各个核心组件编程，并通过两个案例让大家深入掌握MapReduce编程的方方面面。7 O7 m+ Z+ S* i" b
4-1 课程目录6 N+ R. v9 Y/ w7 }
4-2 MapReduce概述" N: F* p8 u4 b
4-3 MapReduce编程模型详解8 a# `# `) e+ o$ L/ y1 |& S
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
0 D3 e: p2 N+ F/ Q8 P# M* W4-5 词频统计之自定义Mapper实现+ u0 x! ?! p$ l x
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
& C) \( o, G/ C1 B' M4-7 词频统计之自定义Driver类实现& }/ q d$ i1 J* P3 t9 P
4-8 词频统计之本地方式运行
* k: k3 X/ z( Q; G, W4 g4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
* i$ w# K, x: o* O9 [: i5 ^4-10 词频统计升级之Combiner操作试看7 o" L ~0 Y* W8 g; j1 ]) t, @
4-11 流量统计实战之需求, H; P1 B d. o5 F2 ^5 @' @4 r
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
3 m- p; b) d8 I# ^/ |4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
# `% G* {7 p: D4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现+ q" ^& g& O, E* q5 c, X4 q
4-15 流量统计实战之Driver开发
% S" U1 W1 H' s- t4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
' h2 t$ h* H( @/ A' J4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
4 z, `$ x$ n1 ?/ p4 e, e2 w8 S) _+ T# F
Z6 F# Y3 e$ D$ S A第5章 资源调度框架YARN
1 T1 z' E3 I! |! L' T本章将从YARN的产生背景、YARN的架构及执行流程的角度带大家认知Hadoop的资源调度框架YARN，快速搭建单节点伪分布式YARN的实验环境并掌握如何提交MapReduce作业提交到YARN上运行。8 e# W3 p) R* R+ B) x
5-1 课程目录1 o# ]- E7 J- i' N1 S( z: j( M- }! c
5-2 YARN产生背景
' `, |+ N7 [! X. @5-3 YARN概述$ u1 i4 V1 _; ~
5-4 YARN架构详解
6 p/ h; F1 t, n! u* l5-5 YARN执行流程8 ^7 P- R% _- I( |/ ]) f
5-6 YARN环境部署; X, n% Q* H. @1 M" H3 |
5-7 提交example案例到YARN上运行; @0 p' I+ Q) N+ K8 W' w
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行' E- P2 Y7 v2 B: s9 p9 s y! H: L
4 z( O4 M/ e% o- B
第6章 电商项目实战Hadoop实现7 G7 L6 r8 n7 ]7 r& s6 i, @7 g
本章将通过电商用户行为日志分析的项目实战，来将前面几个章节讲解的知识点串联起来，综合使用Hadoop的技术进行离线统计分析。. ?3 A& f8 N. ~8 z
6-1 课程目录
$ ?6 e, }' u" }4 x8 E6-2 用户行为日志概述; S$ [3 f# d7 [, I' N
6-3 为什么要记录用户行为日志
9 Q, r9 ]: w4 H) G5 H6-4 日志内容介绍! b" P0 u! w2 [9 a7 c) q
6-5 用户行为日志分析的意义所在8 w* U2 w3 u4 y8 }/ ~& a/ k
6-6 电商常用术语) w6 t' B4 x" _. p$ [0 W
6-7 项目需求描述( V1 i" M& B' F0 F
6-8 数据处理流程及技术架构6 G: L; i# Z( v' V
6-9 浏览量统计功能实现
0 E$ E. n& \% h. d# v6-10 省份浏览量统计之IP库解析
( H; g5 i+ z& \* S6-11 省份浏览量统计之日志解析
% }5 k% H. d3 R1 Q7 [. } k9 a6-12 省份浏览量统计之功能实现
6 b6 F+ u0 r3 n0 C- {% M7 k6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
# T$ M$ t2 }5 u/ H5 C' q& s' a6-14 页面浏览量统计之功能实现
, c( m# z0 z( ]0 X( C, |6-15 数据处理过程中ETL的重要性
! i) r/ S. O9 e" X# h7 {! z6-16 原始日志ETL操作
# a2 g* Z' k8 V# t$ |6-17 浏览量统计功能升级9 M" Y" P6 u1 f
6-18 省份浏览量统计功能升级, I4 M, u- F$ K
6-19 页面浏览量统计功能升级思路! C$ E, r4 i+ a$ E. Z. G2 P
6-20 打包到服务器上运行
( k! p1 e$ J+ v2 u" w6-21 项目扩展
+ V: s. l& s& j- j* x- n$ N2 N4 }0 f- ^1 I
第7章 数据仓库Hive
) \& i: v' H6 J8 }! H9 U$ m5 I本章将从Hive的产生背景、体系架构、Hive部署、DDL以及DML来掌握Hive使用的方方面面。
}' W! p1 u, G) e- t/ f7 H1 k7-1 课程目录! \* b; Z8 ~/ l3 }3 M& a
7-2 Hive产生背景6 u4 m; b6 j @$ c0 x2 f
7-3 Hive是什么4 x5 I- T3 `) @% m$ G. q
7-4 为什么要使用Hive2 p; \; @: O0 t1 d# Z# N
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置, b$ p* R! l( o
7-6 Hive体系架构
I$ U/ j- g! y* U* }* S( s7-7 Hive部署架构
" l" s8 L& n" w. j# y2 Y7-8 Hive与RDBMS的区别
4 \5 ~& \! s/ k! w0 ?) e7-9 Hive部署
$ O/ _! h+ _7 X/ Z( D j7-10 Hive快速入门
V9 Y5 C! B8 W$ J1 b7 z( W+ v7-11 Hive DDL之数据库操作
% f, r6 m5 P2 u$ f( L, q9 t: S) s) U' {7-12 Hive DDL之表操作& Y {% ^5 @ y' {' J L' U
7-13 Hive DML之加载和导出数据: j7 r. ~7 E! @$ L' b
7-14 Hive QL基本统计
7 _! T# J1 Y7 ?: \: c7-15 Hive QL之聚合函数
; Q: u4 c: t' k5 b7-16 Hive QL之分组函数
/ `& A2 T8 o6 B5 l3 ~0 w7 r/ n7-17 Hive QL之join的使用
/ H* L8 ]8 F1 a7 o% Z! m! h7-18 Hive QL执行计划
+ g+ o& e7 u7 u) t" { q2 K
0 u; m& Q! u: f: R; d B3 m第8章 电商项目实战Hive实现3 ` c, t7 S$ P1 T. P
本章将使用Hive对电商用户行为日志分析进行重新实现，让大家对MapReduce编程和Hive实现的方式进行对比，体会Hive在生产上使用的便捷性。
- t& D- A; Q2 e8-1 课程目录
7 ]. A {& J2 Q+ }) Z8-2 外部表在Hive中的使用* y; O* Z+ d' ]
8-3 track_info分区表的创建
/ ^; J& N2 b' E8-4 将ETL的数据加载到Hive表) K; @& q% }3 L i9 {- S! M7 A, v% N0 ~
8-5 使用Hive完成统计分析功能# N2 X. F6 I; {) [3 S- }
8-6 Hive实现项目的方便性体现) q. o8 ]* X1 ]% ^2 W) ]
c* e" j( K5 T$ \0 ~% F- `
第9章 Hadoop分布式集群搭建8 j/ ]% W$ d; T1 P
本章将带领大家搭建一个三个节点的分布式Hadoop集群环境，让大家对于Hadoop集群的安装有更深入的认识，并将项目实战案例运行在分布式集群环境中。
5 `& r0 Q2 \3 s1 d9-1 课程目录' n2 Q5 e" d. k) K. y+ A
9-2 Hadoop集群规划
# @- S6 y5 Y9 i7 W1 R4 h1 n9-3 前置条件安装9 _0 p' P. J' e) Q8 y
9-4 JDK安装: @+ a; O4 a8 d4 ~6 W( t8 V
9-5 Hadoop集群部署
! A- s" }; X5 i9 m/ g# j0 T9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
; c, o3 [$ |& d9-7 课程总结
: v$ V: e4 a* | X
6 M8 q( J: G. Y〖下载地址〗# P9 \+ u3 |& J7 Z9 o4 F' F
: O- X) q& p1 o
& ]# Z& q5 t5 R2 K1 ?4 {4 P+ |----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 F8 m9 A7 G% j0 }/ s. W
4 w i5 m- L/ A8 L2 c8 m0 c( |
〖下载地址失效反馈〗( j9 e+ o! ^) c0 B3 o7 M! Y
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com
+ A) l7 @2 `$ V! j8 m, A
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, e. a' l$ Q9 `. Z% S9 M/ G# c6 ?1 a8 g" P. _" S( a
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/ V) `( q3 E% S$ e, X2 v4 A* ]* ^4 b4 n+ u+ ~0 q
+ l6 N- u' [1 Z( Z( N X: _. h5 } |
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