% M" ~. H& a+ `1 |$ l
9 G: T5 t2 N( ^1 q〖课程介绍〗
+ B7 z/ D9 p0 v0 @% N* n+ x9 D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！2 }1 P0 n* m# \+ E5 R( x
6 H9 J: J+ ?( U: R〖课程目录〗
. \( [4 `8 A$ |第1章 大数据概述
% |- j9 S* p7 q3 v7 J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。
$ Z5 T( T! Q8 {" R9 X1-1 课程导学试看
* y9 L) k4 Q4 B8 H Z" a1-2 ***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）
5 K' I1 L; O, ]/ a1-3 课程目录/ ^0 ]$ G$ V; O4 ]- S3 O& m
1-4 从一个案例说起
( B3 n" \% N4 v7 b' Q1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
6 a4 _/ W7 i! D/ O1-6 大数据带来的技术变革
6 u. J; d$ C9 x# p7 w( t1-7 大数据现存的模式
5 D z5 `! F* K; q8 P1 j- U/ e, A1-8 大数据的技术概念) x6 O; r5 y( E/ N/ r- {
1-9 大数据带来的挑战
3 D. x2 i5 C8 U9 i- Z m1-10 如何对大数据进行存储和分析
, c& l) J4 y) `- ^% g6 o6 ~1-11 大数据典型应用- j' I8 \% ]0 u, d
' g, b! w4 S" P8 F
第2章 初识Hadoop
) U, V! e# q. \! w* z) Z W9 l" r, h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。& l' T# _; C9 X( E& {" ?% e
2-1 课程目录
; B+ r" ?" E) K0 S. w2-2 Hadoop概述8 U- | x5 f" z2 m2 `0 _/ M
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述. m% j9 O8 l/ a. G9 V2 L( [
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce! R' }. @0 ^" C" n7 q7 u
2-5 Hadoop核心组件之YARN
1 B: n+ u1 {) O7 d2-6 Hadoop优势1 ^. V* r" X/ P h7 a( b% s
2-7 Hadoop发展史* n4 r \9 k8 @% u
2-8 Hadoop生态圈+ U7 y8 D1 B$ C$ ?& N6 B" m% ?
2-9 Hadoop发行版选型
, u4 m( z! l' N! V2-10 OOTB环境的使用+ i9 n4 E* \: \% m
* U1 y( h: I( p2 }) k* b( ?
第3章 分布式文件系统HDFS+ E$ B4 o/ n3 L0 d
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。 ...
8 y4 e" A# L, `3-1 HDFS概述
9 T+ t6 F& D y- r, H: r3-2 HDFS设计目标
2 r4 e7 \6 c9 z. S& r$ U$ z- N3-3 HDFS架构详解) Y9 m* x& _& Q1 v
3-4 文件系统NameSpace详解2 `6 b) Q* g E- a
3-5 HDFS副本机制6 r# ]" j1 @$ O Z8 q0 O# x( {
3-6 本课程使用的Linux环境介绍5 ~; t, m; k% q7 _& X
3-7 Hadoop部署前置介绍8 [- _1 X3 h( ~; o+ i) U4 G
3-8 JDK1.8部署详解! Q% ~( J4 F; k6 O3 T- p
3-9 ssh无密码登陆部署详解
5 V. o7 C+ F! z ^3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置1 v L( W4 q/ [' L( b
3-11 HDFS格式化以及启动详解
8 @; G# V/ S5 \- H9 |3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
; p; W H; N# Y w5 _3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动5 x; J. b/ U1 h
3-14 Hadoop命令行操作详解% u$ m4 I1 ?" R( w- ]8 `% c
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制& r( H5 R- \6 g: H8 D* ]! K
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建# ?2 V6 _# ]1 l) p! K
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
9 a0 e3 l# }* f0 k. r* y3-18 HDFS API编程之jUnit封装
$ Q4 L+ x1 O2 G4 d# E; }+ z3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
& l2 ?( O; G* c: X/ \: N' b3 C" x# t3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
1 w; O5 F- s: T3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析* P* {) S4 b2 A) p) L2 _$ U2 k6 I6 U
3-22 HDFS API编程之重命名
" i) d5 m' e- J3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile4 ~# s* X& J/ i3 |; T) d! M
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
5 v) n, d' ~5 h) p! n3-25 HDFS API编程之下载文件* ` `; B. V0 c/ {4 U% L
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
# J+ z; G; I& x5 d8 ]) d3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件* A8 ?, \# X$ h. g+ |
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息' w8 n1 R3 q9 ?5 K$ O
3-29 HDFS API编程之删除文件
0 V& O5 `) ~3 E D* e& S8 u3-30 HDFS项目实战之需求分析
: q. }8 N0 e. { ]* b3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
* f4 ^: n E; z8 I! C/ C0 @3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
/ H1 i/ R( A1 N( Z# D4 K* p3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
. l k# {9 Q/ C" f6 D- ^3-34 HDFS项目实战之功能实现. j2 i! a1 U s) H" s
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
$ L$ M8 d0 J1 f# q6 [3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
: I( P+ t7 p. N/ J$ r/ Y3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理4 j( A0 Y. u8 m; Z" ?2 N
3-38 HDFS Replica Placement Policy
6 O2 ^; `+ p" {- p# h& S5 u3-39 HDFS写数据流程图解- B/ Z9 O( G# G: k' e2 f, t
3-40 HDFS读数据流程图解
) x7 h5 W2 s% q4 G9 {* U" j! Z3-41 HDFS Checkpoint详解( W( d! p& h: m4 `
3-42 HDFS SaveMode! r6 n& y& e# l' ^7 ~* P! t. y
, n& o6 C2 J% C第4章 分布式计算框架MapReduce6 N% B- M S% k- f' n/ ?2 }8 z& Q1 [
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。
4 d5 W! e. a& l- I; c4-1 课程目录2 ~! u8 K& G+ L$ ^
4-2 MapReduce概述
5 T! v* `4 {# J* E) o& n( T4 @4-3 MapReduce编程模型详解
) F3 V" ]6 U& u- j- d4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
+ g/ p1 C& p6 r! H% i4-5 词频统计之自定义Mapper实现+ h" D- d+ L4 l- U1 d
4-6 词频统计之自定义Reducer实现! N) J+ H0 m) t" E5 B2 H
4-7 词频统计之自定义Driver类实现1 p# I; }4 y5 i# d& F9 D( R
4-8 词频统计之本地方式运行
' r7 z. W) Z3 I; i) q' n4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
( V1 a! }( B2 _4-10 词频统计升级之Combiner操作试看4 B# S" w$ ]+ _0 s3 Y; I
4-11 流量统计实战之需求
6 ?2 g% T) F3 h# P3 N4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
* Q& `5 `& l7 d9 j/ p: M6 b$ ]4-13 流量统计实战之自定义Mapper类( {3 t& ^3 r( v1 |% U& U; B. f4 D
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
$ @) n7 H1 `9 A3 h) S7 S* e- L4-15 流量统计实战之Driver开发3 z) ?$ |# o3 s! y X) F- r3 S
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
0 y2 D* ^6 t0 O: e! z8 j" A4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner$ ~+ i# X, d4 b6 q: ^; F
( R- Q( }* O! B) N+ Q3 e, x第5章 资源调度框架YARN: }. p* s% Z0 }9 D, i5 I
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 d* W) f6 R4 t8 J1 B1 [
5-1 课程目录( x0 m. s" d) z" X
5-2 YARN产生背景% o5 t. t% j R ?6 h+ V% l
5-3 YARN概述
. x7 W# m' D$ T9 ?& N" D" g# s2 N" i5-4 YARN架构详解. G7 m# `3 e7 X9 L, e& [# G$ b7 H
5-5 YARN执行流程
; ]* x: a, V: b5 g5-6 YARN环境部署. W: Y4 D$ A2 v8 F) ~8 I1 Q
5-7 提交example案例到YARN上运行4 @' r+ k' E+ R% j8 f$ W% t
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行4 s. W. S& `4 H* Y& }3 m" M
2 t/ ]; `. \+ K第6章 电商项目实战Hadoop实现
- [% F$ x' D3 L6 G# k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。
! d6 G/ M3 ]: E, l% l& F4 C4 x6-1 课程目录
% w9 W# @# u, ?: j% q6-2 用户行为日志概述
5 R/ H$ E2 G H* f$ _6 }' G9 Q+ G9 B6-3 为什么要记录用户行为日志2 S8 W' ]9 ]: }) y9 _
6-4 日志内容介绍) C3 X S$ v1 a4 L
6-5 用户行为日志分析的意义所在
z: Z7 R& ?& h: L4 n: e! s) Z! k6-6 电商常用术语4 f8 W. \$ ^) ^8 q2 O' }+ O1 ^0 E
6-7 项目需求描述$ _* c% k; c" o7 a
6-8 数据处理流程及技术架构
5 w5 b! t$ D* O: \! ~' f; G6-9 浏览量统计功能实现# @1 Y% `/ ?: r+ F, _4 A9 A
6-10 省份浏览量统计之IP库解析2 I2 l) q- T1 k; A
6-11 省份浏览量统计之日志解析
8 R$ s3 W! x# y8 i7 m6-12 省份浏览量统计之功能实现
, w7 n3 z3 r4 l6-13 页面浏览量统计之页面编号获取: u: [+ e# o% X. D/ D/ |+ g
6-14 页面浏览量统计之功能实现
9 ]6 I- }* H8 Y6-15 数据处理过程中ETL的重要性
! u2 V, y' n' c9 N6-16 原始日志ETL操作. P. X0 S) c& I' c
6-17 浏览量统计功能升级* a" J! k ~. }) b+ m. w
6-18 省份浏览量统计功能升级
" g$ [# D6 S+ N$ `6 v6-19 页面浏览量统计功能升级思路
8 e7 l8 r5 ~( ?# w! x a4 x; W# d6-20 打包到服务器上运行
4 k" m% Q& P/ k& m6-21 项目扩展+ @/ Q* x7 S- `6 N$ X; T
2 V% [9 N Q, K8 R; Y9 A5 o& K
第7章 数据仓库Hive
& r% m; l3 T/ _* z4 O, T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。9 T6 p- r% ]: W* L& h3 U
7-1 课程目录: e G2 Q5 R# @0 z$ E9 f+ C. V0 ?
7-2 Hive产生背景& I) O7 J; R x% Q
7-3 Hive是什么
" I# o7 p, Z, H4 b7-4 为什么要使用Hive2 \4 N3 Z7 @: g8 G/ x
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置, o4 K* m! g' _; ?; Y1 l, a
7-6 Hive体系架构
3 t+ F: |/ L3 @8 w" E0 h7-7 Hive部署架构5 l5 | v, }2 g2 N" @9 w5 V
7-8 Hive与RDBMS的区别) n9 ` H% J, B4 ^4 W: p7 N' \
7-9 Hive部署
5 j2 w( h4 V# Q: P; z7 Z) r6 J( ^0 ^9 _7-10 Hive快速入门
% G9 }6 E! T' I& W, I5 ~- K7-11 Hive DDL之数据库操作
( V1 _' ?. T# \1 O/ ]6 K+ ?# f7-12 Hive DDL之表操作
6 S$ g- D n: t7 M* \6 t7-13 Hive DML之加载和导出数据# ^; c1 ]9 Z" \0 ?4 D
7-14 Hive QL基本统计
% ^2 G9 X' x! W0 ~- K' U. i7-15 Hive QL之聚合函数( h8 w% c. P5 D2 g0 y
7-16 Hive QL之分组函数
9 q- ^% z/ _. A& U6 M8 N7-17 Hive QL之join的使用
( M2 y1 L/ W/ R* v. Z( Y; o! j7-18 Hive QL执行计划
' a5 l) M+ _/ u8 b: v. F+ a5 R$ N7 l; r& L. Y) X; |
第8章 电商项目实战Hive实现
" W$ ~5 ?; S, J# O4 P4 @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。$ d; J! T2 @. n
8-1 课程目录6 a4 R/ N9 g9 o
8-2 外部表在Hive中的使用; ^! _$ E2 V7 c2 N% \
8-3 track_info分区表的创建
}5 v* ?, J+ A l8-4 将ETL的数据加载到Hive表9 v- [6 S& V1 a4 y
8-5 使用Hive完成统计分析功能% O1 e% n# x0 u" l
8-6 Hive实现项目的方便性体现( G! V9 Y8 N0 H& G- L f2 l$ ]- b x
# E- s8 g! m# O. a g8 g第9章 Hadoop分布式集群搭建0 k2 f" P6 n9 m8 \7 H
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。
7 [8 C7 i% Q% w& k9-1 课程目录3 b, _2 I+ l5 I* y$ {
9-2 Hadoop集群规划
9 m/ v& ]3 I% o( A6 I8 X, l9-3 前置条件安装6 r6 \9 D5 E7 c# W# p* f
9-4 JDK安装
+ w4 y6 D% j* C+ C/ j) a9-5 Hadoop集群部署1 t2 V) j; R4 X* P
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
I" G. l/ X" @1 y; |9-7 课程总结( P( l* c0 W9 R' S' Q/ T9 [
- u9 z0 W- I5 x! m. K. V2 _
〖下载地址〗 }. F: _, k! I' G6 a
2 S2 J$ A' f8 _$ O$ Q; Y0 `/ A" P) e8 i N, ^( l
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------- h: V6 O) {3 P- x/ `3 K
/ W$ k# L% ]2 R* d% m) S$ d5 A- T〖下载地址失效反馈〗
* \. W. s, z6 @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.com6 [* E" B, v7 e/ f" x' f m9 ^
+ g: B" @% v- O0 ~$ r2 K5 B5 i3 M
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- R* ]4 Z3 Y) k$ Y8 g$ x
5 ~7 m5 _% i' H4 _1 @; B' u" S〖客服24小时咨询〗% e# \3 Z- Z: s: W
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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