$ `2 `" d* c5 y$ k$ F& H; k- Y6 K8 ^1 _+ G P5 F# G
〖课程介绍〗
) v( `7 |* X% d! v8 z. ^3 c8 c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！" z# `# W2 B7 `, C; v Z7 O! ]
% Q$ ^) ]! |5 g: [8 _3 O) J, Y/ P7 j〖课程目录〗
$ n5 y7 H6 ?/ D: Q, U6 w第1章 大数据概述$ R. t' I% |+ R) z0 ^' y+ b
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。
' _5 `6 i# R' O8 J$ K- P" N" }& K1-1 课程导学试看. [7 |7 G I/ e4 ?2 ]( ` o
1-2 ***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）. K# s) V! {/ c4 P
1-3 课程目录! e5 E+ R( Y/ V2 G+ }7 g7 [6 S2 A
1-4 从一个案例说起) g; @3 }% A# {, }1 P7 t' }& m
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
1 v/ l! ?6 j+ U2 H! ], [7 C$ j1-6 大数据带来的技术变革" r- u/ z6 Q. ~0 n+ T5 @& z/ w
1-7 大数据现存的模式; e& A$ L2 Z. w( ~$ Z7 Y) E! Y
1-8 大数据的技术概念
9 Q0 \; I. {1 w/ g" O7 C1-9 大数据带来的挑战8 `, K: `. y5 D2 w
1-10 如何对大数据进行存储和分析, N3 B/ d7 w% y* z0 K# J9 O" R- {
1-11 大数据典型应用
/ X: K9 _; r. {
* r+ o. M, B+ f7 a5 d) v$ q5 j' g第2章 初识Hadoop
3 R) p6 K0 u# P$ m- 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。; w/ F$ W- \% J& l: K3 X
2-1 课程目录
- S* A* N$ S/ |6 p2-2 Hadoop概述; c( Z8 h% f, S* w
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
) v& `" K* G2 B/ p- ]$ h2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
+ i: C$ y; l; ?" |9 n2-5 Hadoop核心组件之YARN
) d( |: I7 u$ [# t3 s' ~2-6 Hadoop优势0 G$ v, z- n0 ]8 Z3 E: i, Q6 ]
2-7 Hadoop发展史
$ s2 T) K* p+ T/ F* K$ p0 O ^2-8 Hadoop生态圈2 n' o2 r- r4 U* B% n
2-9 Hadoop发行版选型 d0 \. X( x! Y% N- y# m. _
2-10 OOTB环境的使用
( f- o/ r9 Z, z; |) G4 R3 s: [
# V/ Q$ F+ @* a+ b v1 g0 M! u第3章 分布式文件系统HDFS: [* z1 y: U! b
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。 ...
6 L+ R$ M- Z9 y L9 k2 {- G, n3-1 HDFS概述
4 w" ^; M2 `0 x q! \0 B9 \% x) z3-2 HDFS设计目标5 c8 M( {& v N% m2 B. @) ?
3-3 HDFS架构详解
' Z* J" O$ l" M& t3-4 文件系统NameSpace详解
+ ]1 v% X3 X' _3-5 HDFS副本机制
- {( h3 g$ b: K4 q) C: |7 i5 N" ~# u0 o3-6 本课程使用的Linux环境介绍 r6 x) v B# s5 S
3-7 Hadoop部署前置介绍
0 }( Z2 Q8 J4 `7 a+ G+ E9 E4 J% N3-8 JDK1.8部署详解
1 m3 J }2 D; g& o9 i3-9 ssh无密码登陆部署详解
* S; \1 l* i, f! Q9 m; p3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置; J& J. C. [6 O. m) s6 J
3-11 HDFS格式化以及启动详解
: w1 }( q; v$ M5 v0 F7 _# i3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
9 z' l' { u. b5 T5 _; {% T$ [3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
8 j+ x/ f F4 J. p& @% v3-14 Hadoop命令行操作详解- t$ h4 e: B7 q5 z# Q
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制5 a% v3 p% L4 m
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
5 h% o4 a ~% ~ _3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发" o o& K0 |: i1 f1 h9 n% p
3-18 HDFS API编程之jUnit封装# }0 Q% p7 G7 }! O6 S
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容# _+ ? A* b, ?, g3 U; ]
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
, t0 d0 J# A/ i3 ^6 H3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析- r- Z" Z& e; G1 h* d U# x% f/ p1 M: T
3-22 HDFS API编程之重命名3 D5 b/ u1 g% ~0 m
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile: q3 |- X0 \- [3 v1 V
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件' l: u% N+ V" W, K
3-25 HDFS API编程之下载文件1 a! ~1 ?9 k3 M
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容5 X& B- G3 p+ k- T) B4 `- O: o
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件- A. F& b# d0 u7 F: V, u2 b
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息+ h1 W+ X$ v2 E. G8 `
3-29 HDFS API编程之删除文件
9 Q/ e; z( Y) x0 E1 ~3-30 HDFS项目实战之需求分析
2 l4 ^* R; Y) N S5 q+ f3-31 HDFS项目实战之代码框架编写* |/ C3 O9 w1 o. Z% o6 S
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文1 w ]' \1 Y# g+ u: M7 Q
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
$ ^ C" N3 c6 P9 z3-34 HDFS项目实战之功能实现
+ x) R" G# {" ^ B3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码' W2 g: b- U1 m/ {. v9 q
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象9 k( C. J7 j2 N5 m
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
1 D& d0 v2 q- A5 g+ L3-38 HDFS Replica Placement Policy
6 j' W8 Z! _& z+ S g7 u+ G9 v3-39 HDFS写数据流程图解
8 O! C: V( {* R- {) q! A5 V3-40 HDFS读数据流程图解* ~! Z/ E: Y) j. Z
3-41 HDFS Checkpoint详解) k& `, B# W. s/ ~+ f
3-42 HDFS SaveMode6 ~; N5 B. t. D* n2 W4 K
9 S- R1 c# N" l' t9 p/ x: }* Y第4章 分布式计算框架MapReduce
6 d6 g8 P' F: e, X, G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。
% T8 J+ Z' S3 V9 f4 T$ s4-1 课程目录' p# i. b: J. m, z& p. e; [- n
4-2 MapReduce概述
5 [" |/ [" ~& g& q7 n7 Q9 b9 B4-3 MapReduce编程模型详解
5 S: z2 V# |3 k4-4 MapReduce编程模型核心概念详解5 w. r0 ]3 H2 z, W; Y
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
% ^; J: h5 K0 U: Q4-6 词频统计之自定义Reducer实现
/ ~( [& w! O$ A: Y A$ \4-7 词频统计之自定义Driver类实现
2 V, M5 c0 {4 v" [4-8 词频统计之本地方式运行- P# u1 G! ~$ s) L
4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码6 V# d$ `/ K& _' r: _% J6 t
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看0 l1 T5 m% ^7 L7 b1 b
4-11 流量统计实战之需求
+ N" ] s8 Q: c, e2 N6 D& n" \4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
# p+ M _; D2 p+ X, @7 g# y# k4-13 流量统计实战之自定义Mapper类* ~' I2 Z' R4 W' G) k& H2 X
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
: [6 @) p# h# q5 ^' `/ p7 p% Q; J9 O% c4-15 流量统计实战之Driver开发
& L; J, Q* N" d3 R5 a4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用: m V, Z9 x/ E
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
" l5 U+ U$ m' @4 y) s& s! L& j0 |/ G% z e9 v) _
第5章 资源调度框架YARN# f2 g5 a9 ?9 `! d# C f
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。6 c. L4 f! M$ f3 S+ r( S. w d
5-1 课程目录 d! D! p0 F* z# j
5-2 YARN产生背景
) V1 ^/ ^' [0 k4 Y Z1 z5-3 YARN概述4 A- d9 y z9 }4 S1 s4 ~7 i
5-4 YARN架构详解3 g* i0 e: C% e; Y
5-5 YARN执行流程
5 P0 }1 K$ [, Z& g- q) K5-6 YARN环境部署
; J2 `5 O3 e3 n& t; R5-7 提交example案例到YARN上运行, E& J( x& m8 J# H6 X( e5 }# M
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行& c/ n) d; f% r# r/ w, F( c7 S$ t
- a) U2 B' Z9 x: ^第6章 电商项目实战Hadoop实现
8 Q" e8 @4 V& V6 n( o/ o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。+ d# P. W2 R1 p7 z: z
6-1 课程目录
7 u& A8 G/ q$ D$ `1 j$ d% I1 C6-2 用户行为日志概述# e. Q. y1 n6 M* N# F; N
6-3 为什么要记录用户行为日志) C0 W2 |. ?/ P" I
6-4 日志内容介绍
3 Q( a( V" D4 [% c: l, M/ i) O6-5 用户行为日志分析的意义所在5 N% m3 r% U. ~
6-6 电商常用术语
% v3 @& R0 `, M0 D6-7 项目需求描述
& Q" B+ ?6 j; {/ T( \# p/ o- a6-8 数据处理流程及技术架构
% S; T/ ~! b7 y( s6 K7 e! l0 a6-9 浏览量统计功能实现
$ P4 B, v9 R5 l) O6-10 省份浏览量统计之IP库解析( V% h0 Z' K; U$ r
6-11 省份浏览量统计之日志解析
$ O) ^* S0 F! j* @4 _, I7 E6-12 省份浏览量统计之功能实现, w$ \' V1 ^1 N9 f# }& S
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
0 R7 [6 C a1 u; X6-14 页面浏览量统计之功能实现
# L7 e: n C1 r0 W3 j5 j6-15 数据处理过程中ETL的重要性- z2 O9 c) Q+ R$ u4 D; m
6-16 原始日志ETL操作! [/ {) w; ~: A- X3 f6 A2 l
6-17 浏览量统计功能升级
0 @* R* u8 F/ R6-18 省份浏览量统计功能升级
; }$ }9 m* [. {' q& @6-19 页面浏览量统计功能升级思路
( A, v8 k4 z" v$ d+ e6-20 打包到服务器上运行0 O; z g4 T K4 ?
6-21 项目扩展
: w' p1 d- a* A0 t7 M, E2 e
7 `8 P* _% ]4 E0 l( K. V( j- G1 h0 E第7章 数据仓库Hive
/ g4 D- Z, O" p# Z& x2 v# Q, [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。7 P r! J' B6 ]4 Z
7-1 课程目录
8 b0 {3 T. g" {7-2 Hive产生背景
' U# y8 B$ B( _: _; j7-3 Hive是什么- t& _4 ]$ `; Z. c( M; n# L/ }7 ?
7-4 为什么要使用Hive
' _* y' Y) Y$ f3 {2 G6 J! r7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置7 ~" }. m5 P& ~. _' r
7-6 Hive体系架构 l: R2 M. s! x/ F; g# ~% U- q
7-7 Hive部署架构& S. {% t8 g- X6 E
7-8 Hive与RDBMS的区别
2 ?8 N2 K+ m- J* D, q7-9 Hive部署: z$ `* ^: w( Y5 w
7-10 Hive快速入门0 [' ^7 K2 g5 b9 }2 {9 s5 w
7-11 Hive DDL之数据库操作' r$ }5 D2 ?" {
7-12 Hive DDL之表操作
1 A* r2 i* d1 J H+ J& X1 b7-13 Hive DML之加载和导出数据
- p5 _( k% G4 Y4 w, A7-14 Hive QL基本统计& V( s5 M8 T+ [; X
7-15 Hive QL之聚合函数
, K/ M: Z* b: i- K- ]8 d3 v9 H; ?7-16 Hive QL之分组函数
7 f5 E* L: H% Z& y$ u% w7-17 Hive QL之join的使用
( v* Q% B) W& V( I$ |7-18 Hive QL执行计划
* c9 o( l s# d
' ^- A; u/ m$ Y) t第8章 电商项目实战Hive实现
" x! i4 }- ?4 Y1 x9 ~% \- x" \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。0 |* W0 k/ V: n, q7 Z
8-1 课程目录! C9 ~7 Y) B! s- M% L
8-2 外部表在Hive中的使用
! F1 Z% ]2 c1 @8-3 track_info分区表的创建
, x8 |! e) i: }; w+ X- F! ~( \ g+ g) Q' t8-4 将ETL的数据加载到Hive表% B: z8 n0 j2 e2 r
8-5 使用Hive完成统计分析功能" S$ \8 L- Q0 l: Q: T5 q; a
8-6 Hive实现项目的方便性体现
) Q' D# c' J0 z+ Q) G6 M7 G; y+ i; V, D
第9章 Hadoop分布式集群搭建
; \3 B! m$ }1 C( k3 F; r+ M7 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。
! M. ? x! U5 S4 x G! c2 o9-1 课程目录0 c2 u. D2 `; V# E% @
9-2 Hadoop集群规划- m6 u$ p [ m0 l# p& D- H* ~9 x
9-3 前置条件安装5 M" m+ O- A% B) i
9-4 JDK安装3 x+ M1 G0 {3 E# }2 ?
9-5 Hadoop集群部署% w) v& {* W: r$ l6 b
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行8 Y P5 o+ x3 w8 a7 x, J
9-7 课程总结: S$ e. ?* C6 R' t3 P* {0 E
; v' k2 y% H8 |& T
〖下载地址〗( I o5 `+ B$ ? H) k9 e% t( m
4 ^" p; L+ `$ \: I, ^9 J. `+ \8 V+ B0 L) S+ G5 J
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' g5 G' e( t* q
〖下载地址失效反馈〗
! r; ~4 ^) ^5 v. d, u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
2 c$ y4 m. R* O- y3 s1 Z! o# A! [4 b# d. L7 Y. l
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9 i0 ~& Z$ [8 }$ _# h3 F
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