5 b* W- {' l, X- z* X" z# i
% l, b2 ^8 a% q [. Q" J' k〖课程介绍〗
6 l1 S, ~3 b% e7 [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！
1 I0 g/ @+ ~ L+ A, O6 T9 i X$ Q V. r3 c* D+ o% M
〖课程目录〗
! o7 a ~1 p d+ Y: @6 }第1章 大数据概述" [' U0 Q" S. y" s
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。2 S% S/ f5 b3 o9 W L( Y* e
1-1 课程导学试看5 @1 I2 l& n4 e- y
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）
- i1 E# F* T* C% K! J1-3 课程目录& l7 X; m/ Y0 j( x0 r
1-4 从一个案例说起
8 y$ T( x$ L8 F9 b1 g* U! _3 N1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看# Z7 X& E6 x% H
1-6 大数据带来的技术变革
! V) r# \( y3 G8 j3 A. U/ O1-7 大数据现存的模式
/ M2 v/ j q' U9 D4 V) o4 k+ l1-8 大数据的技术概念
$ N! S. i! m" S% X" p1-9 大数据带来的挑战
8 x$ t" H, P$ {1-10 如何对大数据进行存储和分析/ B, o; D3 }* J8 ]) ^
1-11 大数据典型应用, p4 V$ e( X. v$ i
. }$ L7 O6 D2 L* J j" D
第2章 初识Hadoop
- S, b7 t) A( p+ v本章节将带领大家认识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优势、Hadoop的三个核心组件、Hadoop发行版的选择，为后续深入讲解Hadoop打下坚实的基础。
6 v: T: n8 o% {. c+ U2-1 课程目录
( d( N: z9 k3 w$ L2-2 Hadoop概述
/ T3 S- y( b! i/ {5 u2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述2 R% h- H& u) M c" p7 T
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce' Q7 a: o8 i2 u- P! m6 ?
2-5 Hadoop核心组件之YARN) A6 C* m' a2 y ~5 Z7 f8 \
2-6 Hadoop优势& G# s5 e% @9 x# o2 V+ `
2-7 Hadoop发展史 R# E' z1 [& i6 z! ]' L1 |2 \
2-8 Hadoop生态圈
* g5 G+ o# B/ [$ z8 R: A2-9 Hadoop发行版选型
5 K8 I3 Z" l+ e9 S. Y2-10 OOTB环境的使用
6 _- [$ a+ Y8 }! c$ U0 [0 m
" A: g( `+ }8 e2 l+ s第3章 分布式文件系统HDFS2 D1 Y' W/ b5 o% d2 K9 l
本章将从Hadoop的设计目标、架构及文件系统命令空间出发，快速搭建单节点伪分布式HDFS的实验环境，通过讲解使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系统，详细分析HDFS文件的读写流程，并通过HDFS API来实现词频统计案例，使得大家对Hadoop分布式文件系统HDFS有深刻的认识以及实战。 ...7 Q; ]3 N) _- G/ K/ \* T
3-1 HDFS概述
* Q/ G: N8 Z# M8 [, q3-2 HDFS设计目标8 Y+ g% R- t0 [' |% q- n/ Q+ e
3-3 HDFS架构详解
" t6 } |/ c) Z+ I3-4 文件系统NameSpace详解$ k; F; k1 W) h3 R! n! }
3-5 HDFS副本机制
. O7 M: d- G1 R ?& o1 |8 D3-6 本课程使用的Linux环境介绍" z9 C1 L9 l' C
3-7 Hadoop部署前置介绍" E6 C2 ~) ~) y! R
3-8 JDK1.8部署详解5 \; Y( H7 w" ]) q# Y' N1 ?
3-9 ssh无密码登陆部署详解
3 V7 t5 _$ G& ~' P6 @4 t$ h3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
" H! \) m2 o9 H, r/ l J( y* m3-11 HDFS格式化以及启动详解8 d0 @, ~3 j3 c
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
2 f6 Q4 h* E* D) v3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动. m: ?6 n `* B9 K0 L' ~
3-14 Hadoop命令行操作详解( Z Y/ `/ V& G5 V: P
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制% @7 F7 r" j+ {% |
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
8 u1 K% }2 O8 \3 ^1 P3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发" g! Z" k( E! k" q% f
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
4 C2 J# t0 P) `3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容6 ?7 ?. `: ^& L1 N* l- _1 s
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容5 [6 c9 O6 ]& o
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
: P: Z+ v. B; t' \5 S3-22 HDFS API编程之重命名
5 B) a5 U6 l% h5 \( \3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile3 u6 j9 n# m" N
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件7 o$ l1 {2 T2 l' H' l; W2 r
3-25 HDFS API编程之下载文件
: s/ ?* c" r' {; G+ w3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
, `9 w% O$ t4 D3 f5 j+ x3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件$ n3 l! t( V6 g. `; ?) E9 `& R
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息$ w; q3 b7 |- }) A/ \% f
3-29 HDFS API编程之删除文件
+ B+ g8 c! \2 M2 Z, U3 G3-30 HDFS项目实战之需求分析
: ^2 r. x/ Q8 n6 K3-31 HDFS项目实战之代码框架编写/ ^* I0 U' D7 \3 q8 x9 p0 J
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文/ ?7 T& k$ L4 P% u
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现( _; d. {5 y+ l% ~% a$ L
3-34 HDFS项目实战之功能实现* W5 f3 u( ]7 e6 @
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
% M( B* {7 k! C, b0 u3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象& f2 y+ J" h4 V u
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理1 i9 Z3 y6 ~5 ^; M& d5 `
3-38 HDFS Replica Placement Policy
^; x$ @3 R. M ]1 _6 {( s3-39 HDFS写数据流程图解
% M+ b/ s; t0 p3-40 HDFS读数据流程图解
* b1 k c, h# p `3 R! v3 u) T3-41 HDFS Checkpoint详解
1 A2 r9 G+ x% w3-42 HDFS SaveMode
9 U8 W! N# j U0 |6 }) u% o3 B
5 T! t! N+ m* G. S4 D7 {& x6 q第4章 分布式计算框架MapReduce
! q c5 U" w( m6 Q% A7 w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。
0 a, N. [5 n0 J' B7 G" F0 q/ ]6 l5 l4-1 课程目录) F$ b2 I3 n3 J2 k" @% w
4-2 MapReduce概述
5 w$ A. O4 x G: \ a6 l3 U4-3 MapReduce编程模型详解
/ V2 S1 ?8 w5 I# x( o/ j4 ^2 I4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
6 V8 ?. ?6 R! B# _4 m5 T8 o4-5 词频统计之自定义Mapper实现8 n, P0 @. A) N4 r5 @
4-6 词频统计之自定义Reducer实现$ E, N8 V. o9 O0 P( {" \ Y2 b
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
+ H; H* O- V" q( g1 ]* X3 n, k& a, s4-8 词频统计之本地方式运行
9 ?+ e5 v' W$ s0 [; r: v1 ^. A4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码* p9 e0 @3 ]% m& x( B b7 Z
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看! T' {" f3 d2 S7 o
4-11 流量统计实战之需求
, i H, a6 ~9 f* V6 m. D, ^& j, `7 ~2 ?4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
: r; |1 {3 y9 o; {1 B8 F4-13 流量统计实战之自定义Mapper类: r( }6 Q* Q& ~7 C
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现 }# u- @6 ~1 B" M2 l7 r5 c1 o/ c
4-15 流量统计实战之Driver开发
# m5 i% T& D3 p+ e2 O/ q* c4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
6 Z# ~, A) `/ s" ?, X% E, Y4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
6 |1 U% a; A( P+ H2 s4 A+ F) N9 s* f
. S8 j- J6 q* Y/ k& F% v& M第5章 资源调度框架YARN
; X. F$ d6 z7 P5 Z+ v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。5 D9 `5 Y6 n6 f2 R! w( C+ h! O7 ^1 j
5-1 课程目录0 h4 A( W0 u1 N3 L. ?' c
5-2 YARN产生背景
' e7 j `! M* M$ x2 `% r5-3 YARN概述 D1 H4 L9 B# Q9 F8 B
5-4 YARN架构详解; c |6 u1 |( `' `
5-5 YARN执行流程" G0 k5 g ]3 y1 B1 x
5-6 YARN环境部署
( {) y3 W: W" A# T1 ?0 p2 R5-7 提交example案例到YARN上运行
8 \: R v9 I; R+ C, ]: c: Z) v5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
2 K# \0 R3 k' b& n$ `' K6 G( L
5 {2 b* m& m! H( z+ @第6章 电商项目实战Hadoop实现/ g! o. I9 Y: B2 ~, 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。
8 X; @# r8 J, L# {7 Q5 K+ z6-1 课程目录8 E/ P; [4 Z+ {0 {2 }9 a: ]) ~
6-2 用户行为日志概述
/ }0 |1 Q& E! `5 t1 ^# S. U6-3 为什么要记录用户行为日志 W: n/ d. @# ^
6-4 日志内容介绍
9 X3 }8 _$ v- Y, a7 s% ^6-5 用户行为日志分析的意义所在$ a' X4 i9 t a1 T9 Z
6-6 电商常用术语1 _) E; n" G1 O, U$ z
6-7 项目需求描述* x9 L8 O/ ^& S: Z
6-8 数据处理流程及技术架构
! X; L8 u9 U9 K# L5 e& Q6-9 浏览量统计功能实现
1 R9 z3 I, B& a9 P w: Q1 g6-10 省份浏览量统计之IP库解析; j! T6 @9 i* o4 Y4 _" p) ~
6-11 省份浏览量统计之日志解析$ K0 U Z6 b! Z' q) x4 c! ^; X
6-12 省份浏览量统计之功能实现
* f, V. v1 | }; \. U. w$ A, s6-13 页面浏览量统计之页面编号获取$ i7 n7 A; H4 g6 z
6-14 页面浏览量统计之功能实现
& E8 { `. _! a1 M0 q% J- b/ d6-15 数据处理过程中ETL的重要性
! q( |3 r. c% H0 x, O& s; F6-16 原始日志ETL操作! m! Y) X7 i9 V8 f
6-17 浏览量统计功能升级
" S( x, R! E" c' a6-18 省份浏览量统计功能升级' A1 A% J% w6 }5 `! L% b2 _
6-19 页面浏览量统计功能升级思路
s6 c$ Y7 s5 t$ ~ D6-20 打包到服务器上运行
& v8 V# J! p0 J- w; B/ o" b6-21 项目扩展$ e& }2 R# t. c' c
9 e# g) C- i1 B+ q3 U: v3 L第7章 数据仓库Hive
. W! U/ P" K6 N4 }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。 T E% f& H+ \! }* n; H
7-1 课程目录
2 ]& v x: {6 ^7 V7-2 Hive产生背景9 A2 D& l+ l- _5 U# a4 `
7-3 Hive是什么% y! ?$ S2 v0 I( \7 F3 Q* g
7-4 为什么要使用Hive
, |8 K/ M4 j5 t, C( h& ~7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
1 a7 w% R" w {9 g7 h7-6 Hive体系架构
0 e6 z8 \$ |% M" n7-7 Hive部署架构9 s1 H1 Q7 G% N0 q
7-8 Hive与RDBMS的区别
e0 ^; I/ N) [: o- z5 V& L, m7-9 Hive部署
) [6 B( M" ~( J3 r* p7-10 Hive快速入门
" s7 C9 `% F% o5 ]* }7-11 Hive DDL之数据库操作5 g% e y$ h+ x8 T# }+ Z
7-12 Hive DDL之表操作
9 T& T' X, x9 @: Z+ Z! N# x, r7-13 Hive DML之加载和导出数据, R- h Y% _7 C# |; P# \$ o' j
7-14 Hive QL基本统计
( L$ E& g) s( b* I' b7-15 Hive QL之聚合函数# f& G4 b" J& N! _
7-16 Hive QL之分组函数
& e2 s0 i# _6 Y& U) l; I7-17 Hive QL之join的使用
: v4 W2 S7 j3 P% O7-18 Hive QL执行计划9 }4 V _) X& _+ A
. ~7 d/ l5 \9 b8 e: |+ n6 l7 [
第8章 电商项目实战Hive实现4 }- i$ h3 o+ T9 t
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。- @* r2 C5 o7 r h/ z) Z
8-1 课程目录
+ \, N4 q& F: M ^% r8-2 外部表在Hive中的使用
1 E6 `% `' U. R7 i8-3 track_info分区表的创建
2 {% ~; g8 G. a$ r8-4 将ETL的数据加载到Hive表
0 S' ^; U$ f" t: k8 \8-5 使用Hive完成统计分析功能
5 V w2 t/ |% W2 C0 K3 c% A8-6 Hive实现项目的方便性体现
& L# ?3 n, V3 B1 I* ?8 m& j1 l4 R D
第9章 Hadoop分布式集群搭建
0 W# R% V2 g. H2 t; L; X7 b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。
% V7 s; @& {# [! I* L1 F# G9-1 课程目录! c* _+ T& P# c7 O4 c7 g+ o
9-2 Hadoop集群规划
7 ^' X) k3 Z+ \: E8 d$ U! b6 Z$ e" E9-3 前置条件安装2 o* l* c4 e9 C
9-4 JDK安装( u( t3 O, R( j, r3 ~& `
9-5 Hadoop集群部署
, _+ M1 K) R( T, `9-6 提交作业到Hadoop集群上运行& v2 a2 Q. F& A4 p9 ^ r
9-7 课程总结4 |0 b; s! T0 i$ Z# J: S Q5 ?
- [7 V V7 o4 S" x
〖下载地址〗) }9 E% Y! J V7 z x* X/ u" w
0 `9 q# ^. a# b
: m$ E8 W( D9 b+ ?% ], b5 B
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J0 q2 }% }, L1 ^' W" q! F' x
+ X2 Q$ R7 `3 W; J〖下载地址失效反馈〗
i: C u8 t) n: U3 f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, y4 u) n f% a( S# y) n
2 l5 u U1 H; Y( @) ?$ ]3 ]; ]5 ]
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- H: F/ p2 I$ A# [5 ]
5 J1 J3 B" G6 Z5 q6 r8 P7 X〖客服24小时咨询〗
& n9 e; j# d5 c- ]9 F有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。; S' i! ~2 m# V% J& f6 `" g
2 z* ]" D8 J5 C( T' ~+ C) ^
2 V# T# F% D! `- Z& c9 S |
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