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〖课程介绍〗0 u2 r* S, s+ S0 Q- m
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！- R, _8 J: u2 n4 X! `+ ^
1 B8 A2 r3 j$ i8 ~& A
〖课程目录〗
! W6 o7 T' O. h Z# Z/ ^' ~第1章 大数据概述
8 [" t R% b5 C9 f3 _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。' ~$ s/ X6 O) N: ~
1-1 课程导学试看& J! y6 I& {0 [. C9 \
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）
+ Q8 o# ?% F& F; \1-3 课程目录. L" Y2 Z+ K0 b* [
1-4 从一个案例说起
9 s+ l% [5 x+ t; Y5 Z1 k4 f1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看. X8 a! {; }7 b
1-6 大数据带来的技术变革
( f2 H* K# ~/ h6 v3 E# T# u" X% }1-7 大数据现存的模式
1 \# r' W% h+ o- i1-8 大数据的技术概念% C& Q0 ]% i8 b( m; s
1-9 大数据带来的挑战
" b( `& F j6 _: H: s0 ]& V1-10 如何对大数据进行存储和分析( s) ?/ c n2 ^& L, Y7 I9 ?" ~+ i
1-11 大数据典型应用0 [ F. h2 |* H4 N# b$ N) t
. D- l q; J% D3 r; H6 _+ d第2章 初识Hadoop
/ j8 R% V. _4 K/ W# @% ]) P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。
% {* G2 {2 o8 B8 n8 x/ }6 B2-1 课程目录
* }% k7 Y5 W3 c. B2-2 Hadoop概述
- @" w1 ^4 x4 t8 {; N2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
( m+ D* }: ^( L n2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
* D' F& w) R; R2-5 Hadoop核心组件之YARN4 q- P6 x6 Z' [$ `: w2 t+ |
2-6 Hadoop优势- l \; O# W3 O# W3 x& D8 T
2-7 Hadoop发展史
' [- B7 T) x4 \" u* R) B2-8 Hadoop生态圈
& C, `- p; m& M/ K' B, n2-9 Hadoop发行版选型) K4 y5 q1 n: c8 ?% r
2-10 OOTB环境的使用
: L0 B( P7 w& q* l% g% W+ K; S( h' S& N
第3章 分布式文件系统HDFS
& h! u4 v: }, G- k4 {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。 ...
# Z/ s$ q S5 u4 Y( `& M/ X3-1 HDFS概述$ L! W$ j* k9 t$ h) y% M
3-2 HDFS设计目标
- ]( ~; v( r" v4 K. J2 k' z# h3-3 HDFS架构详解
+ J9 J+ i8 H% w: ~3-4 文件系统NameSpace详解
# Y% b: o3 V5 H; l. i2 a7 A3-5 HDFS副本机制- A n1 `6 U/ g0 Z
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
; U5 A* w: s0 ~0 s+ }- `8 r3-7 Hadoop部署前置介绍
- e- g& I- m$ g% x \0 s" R3-8 JDK1.8部署详解
; q0 F$ Y/ {) N0 @9 a, M9 T3-9 ssh无密码登陆部署详解0 E6 y, W8 H3 ~9 g! D
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置, j" E! H. Y: f: H- f4 N8 k
3-11 HDFS格式化以及启动详解3 u9 c2 c4 y" W- b+ Y/ ?
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰. q+ N. o3 w, R' g: W. c3 K0 s
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动- f# z+ G7 |4 I" b0 F5 N5 N9 L) I
3-14 Hadoop命令行操作详解
; @! a1 r3 L& k- S3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
! [. l" i# C3 k3 w( X1 R. `; R3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
; f3 X7 I8 I. W' L2 @) P3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
4 x* L8 l) t, O, @2 f3-18 HDFS API编程之jUnit封装
4 c* D! F5 B! n5 n" d3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容) ~* C c% `/ I4 Q5 d
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
5 e' q3 o/ G/ @' O1 ^# n( l3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
, g' b& l. j0 n, c3-22 HDFS API编程之重命名& P4 R% H, d$ v$ S- ?
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
' ^' Q7 f+ ~: g- N6 \3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件, G7 \ B- F) j/ X0 i
3-25 HDFS API编程之下载文件
, n, \; S4 j. r3 B, V8 J3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
+ l6 f+ p1 Y& d4 A4 r% {" v0 t# y3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
- s/ m$ X a6 O/ X3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
& u) L9 _: m* l1 p' j3-29 HDFS API编程之删除文件
$ u$ s) |$ m0 @$ Q* a3-30 HDFS项目实战之需求分析
& s. V# N( k* b3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
0 | `: c. p2 r C3-32 HDFS项目实战之自定义上下文( |1 b8 `. a. Z9 n; f8 [" i
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
9 @ o7 ?! N n: `3-34 HDFS项目实战之功能实现! ], G N4 f* |+ n. m
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
0 s/ v, {7 k m- d4 T3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
1 I6 b( N- s& k$ E3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
+ {) V$ t0 x# S3 D4 s3-38 HDFS Replica Placement Policy
9 Y. N5 M# D0 b8 v# Q$ I1 [3-39 HDFS写数据流程图解
5 _% d" K4 q( W" M4 P3-40 HDFS读数据流程图解
1 O7 i9 C8 ^: [# ^9 ^( a3-41 HDFS Checkpoint详解: P8 @; a) @4 m; p+ ^: z
3-42 HDFS SaveMode
5 m3 Q R f. g [' @* f1 [9 t! z. p& b( l6 s" p( F
第4章 分布式计算框架MapReduce
7 e) J8 f% S# ?, a$ b) q0 h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。& C' T5 e. K" D9 H
4-1 课程目录; P+ ]6 r) [. _
4-2 MapReduce概述9 E8 B- r3 G6 {. p
4-3 MapReduce编程模型详解
: x8 p/ W; L8 H; N4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
% z: H G9 O9 p- S( `. n4-5 词频统计之自定义Mapper实现+ H D: W x3 X/ B) P' n$ m$ R
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
+ U% O& b1 \9 Y7 w4-7 词频统计之自定义Driver类实现
& B/ v5 n3 U- o' `9 v4-8 词频统计之本地方式运行
7 p# ]+ [6 ?6 ~7 z4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
# D$ j- H9 e/ K; D# L' J: O4-10 词频统计升级之Combiner操作试看$ s% n- Z* r4 D4 A/ ?
4-11 流量统计实战之需求
" G; A; L. D+ c4 Q4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型; H! v$ s' x8 r t6 e
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
% E1 A( d i: {) W+ |+ T# E- m4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
1 A+ [( w* z( @4-15 流量统计实战之Driver开发( W- I2 c3 ~) e) G
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用9 O4 o" V+ s! E% |$ }
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
m1 }1 Z, C& \9 Q5 {" O. [, K
7 W; \7 M6 k* m/ w5 W" |第5章 资源调度框架YARN
# k0 a, [8 g' W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 R! S7 L! X5 }( [
5-1 课程目录
- s* f3 G1 R. |& S5-2 YARN产生背景5 ?; F/ ^6 H% e- q2 h7 ~4 B
5-3 YARN概述
! c+ p% d+ H7 v e P4 i: g5-4 YARN架构详解
% h/ |: K. T( j5 ~: p" T/ L, p- v; N5-5 YARN执行流程
, i* ~. E' l/ A4 k7 @; k# i/ d5-6 YARN环境部署: @7 h2 R8 d' i/ k$ v
5-7 提交example案例到YARN上运行! j1 R0 D) }2 s6 g$ D/ f
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行( h# w0 o; K; s# z& p
: c0 \1 R. U. Q- o6 R2 Y第6章 电商项目实战Hadoop实现
: J h! ^: Z$ n- [4 l8 r) n% 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。
0 R' ?. w4 M* d: Y$ f6-1 课程目录
4 |8 T" n2 X& l2 q6-2 用户行为日志概述1 }( E4 y* c' E# C, n
6-3 为什么要记录用户行为日志
p, w% W* C+ ^( c( _: X u6-4 日志内容介绍
$ Z0 B% M' \/ d, q3 r% \9 u6-5 用户行为日志分析的意义所在
/ @, i W# A. M6-6 电商常用术语
$ V" W5 Z' ~8 m5 G# t6-7 项目需求描述
' q- E" U' a) _7 q3 h Y9 s# @6-8 数据处理流程及技术架构
' f% W1 f( d0 Q4 C6-9 浏览量统计功能实现
0 `1 f, W9 l* c! m: K X* }6-10 省份浏览量统计之IP库解析; o, u3 E5 n. Q. q4 g
6-11 省份浏览量统计之日志解析
# a8 y# _6 p2 O7 f6-12 省份浏览量统计之功能实现
6 C% [. v6 A7 M0 ~6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
$ k' f& k0 Z& h- e6-14 页面浏览量统计之功能实现. W& X5 F( b; ?5 @ y8 d
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
3 P: v/ U3 O) t9 D6 g+ j- r2 E6-16 原始日志ETL操作
/ J8 L/ _9 V. k6 G8 j7 D l! I6-17 浏览量统计功能升级
; L+ i1 e8 I7 a# f7 O$ H1 ~7 @' @- U6-18 省份浏览量统计功能升级, M2 H3 j9 D; j; S) J4 o3 a2 E
6-19 页面浏览量统计功能升级思路) D# X- ^" i4 A
6-20 打包到服务器上运行
1 }7 N8 Y+ n# Y7 }6-21 项目扩展
4 t0 v1 ?" g# u$ B6 I
$ N2 _! G2 i* X* b第7章 数据仓库Hive
+ f4 B( b7 m1 w* j8 s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。
: h' Y8 N6 |! s+ e) ]/ d9 J9 u7-1 课程目录: g. c* e2 c Q1 h
7-2 Hive产生背景
" i1 f, C; H" D0 {7-3 Hive是什么
1 j4 ` p8 _" Z7 |+ \7-4 为什么要使用Hive; W9 ~% f+ F& t, Q1 r& ?
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置$ e( X9 S' y; Q* K% R# [( E0 {
7-6 Hive体系架构
. m! \: U4 C* [7-7 Hive部署架构
" ~( d$ M# j8 l* J5 _7-8 Hive与RDBMS的区别; U6 j7 O# Y" Q) `
7-9 Hive部署% f% j+ c1 g' j1 ]
7-10 Hive快速入门7 `2 A9 f" b& M5 N. w J u
7-11 Hive DDL之数据库操作
7 q4 K9 X/ @! B, m7-12 Hive DDL之表操作& V5 Y/ T6 e( l; k2 r. y! k
7-13 Hive DML之加载和导出数据9 S0 ?& {4 L6 `% n% Q
7-14 Hive QL基本统计( F/ [( w5 b' n# M" k9 L
7-15 Hive QL之聚合函数
: l/ A0 B7 M, v& S5 I* F7-16 Hive QL之分组函数+ k% X- V0 e* O$ j# N
7-17 Hive QL之join的使用' l8 D3 A* F' H) C
7-18 Hive QL执行计划* E& V9 `6 V5 h: H+ Y" b [6 I
- n1 m0 L% _- U# G& n4 S# f, R第8章 电商项目实战Hive实现
" G! t+ n) ?8 n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。/ R8 l( ~5 _* M T
8-1 课程目录
* y, a+ m" a# m8-2 外部表在Hive中的使用
. c3 @) K- o# E8-3 track_info分区表的创建
! e. s: ^+ L+ W' J: q8-4 将ETL的数据加载到Hive表
. i8 R* E0 [2 D9 O5 d& U8-5 使用Hive完成统计分析功能7 H, u% b' C6 t( k, R
8-6 Hive实现项目的方便性体现- k4 c; s, `2 h2 `" U' B
' T1 h" D% Y+ v* \4 K7 j* _第9章 Hadoop分布式集群搭建* Q( V6 a8 g) I: \: W& ~
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。9 U' D9 r: }4 J! i
9-1 课程目录
+ a6 |% t( W/ G7 N9-2 Hadoop集群规划 S# V( S( c- E* u' V
9-3 前置条件安装
8 l$ U6 K+ n* J9-4 JDK安装0 C; R' w O% l; v, K" n
9-5 Hadoop集群部署
5 T& c8 p" d0 ]0 Z3 t9 D) n7 v9-6 提交作业到Hadoop集群上运行2 I9 A6 S7 E$ ?7 K4 N
9-7 课程总结$ ~0 l/ r5 E2 C: A( Q! y0 W" u" ^
2 z/ }0 D% w0 m/ y4 G6 T& I
〖下载地址〗
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) O3 _. B" K6 G( D; x0 {8 L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
}: i6 F- v# m$ E1 ~0 C9 b+ d* O1 Q* Q2 H* Q3 U T
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. O3 h4 c9 T# T# m7 j2 f; I
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