2 J& d% a5 x. h, ]" Y; G# F5 Y' F$ A; w- w
〖课程介绍〗! I: D6 O# V6 w/ _" ~
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！& K2 _2 K7 d3 W1 t$ h
( R9 m7 p; S- ]! L
〖课程目录〗
2 G/ r$ S+ T, o+ c第1章 大数据概述9 w& [0 ~0 }6 V; X6 C# u
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。
4 p$ q$ ?5 a3 p8 C$ j1-1 课程导学试看5 B& g2 A7 X) l) }
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）; y2 c' i' s; f7 k4 a4 c
1-3 课程目录
* X9 g0 d B3 n' w# P1 e1-4 从一个案例说起; N3 _! Y: n, z( M3 V* l# D* a
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看# M1 D; T; z; ~$ F* K
1-6 大数据带来的技术变革
3 H. Z! z ^; B1-7 大数据现存的模式" p+ L* _" y V9 H( b" w% k! `
1-8 大数据的技术概念
) T4 i+ U5 m% z) V: G1-9 大数据带来的挑战
/ m- m7 P' `4 Z; o* A0 _1-10 如何对大数据进行存储和分析
' D+ C, J9 v% M0 Q4 H2 k1-11 大数据典型应用+ c( h, a0 a9 C3 v
1 Y( m. d; f* X* E3 t5 y
第2章 初识Hadoop
, O. w* y& T5 q% P+ 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。1 B! f9 T @1 o( \
2-1 课程目录7 a7 j8 `7 w+ r/ t q
2-2 Hadoop概述7 ?5 X4 u8 d0 o6 M1 G" ]; O& S
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述, }: n/ ~; u1 u( z; A
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce: T8 |* x0 d2 }! y. @
2-5 Hadoop核心组件之YARN+ G, o9 x4 a4 r
2-6 Hadoop优势3 {- j: p7 P7 i5 q2 H D% Z
2-7 Hadoop发展史- v4 d+ [6 A7 ^& v) V! v/ {
2-8 Hadoop生态圈+ k7 s) m+ Z- |$ q/ T: R! f. `
2-9 Hadoop发行版选型! Y; L( @2 z1 A) U
2-10 OOTB环境的使用
- t' b% O" }5 m6 g4 ~1 j/ f& b2 H' l! R7 p' h) z; \% [, h. ^( ]
第3章 分布式文件系统HDFS: g. D. f6 f2 }) e" J/ \
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。 .... a+ c, X1 H0 L
3-1 HDFS概述
9 c+ F x1 J5 w0 R" g6 Q" t( E3-2 HDFS设计目标
$ J# M. M/ H8 v. g/ Z' X% ~3-3 HDFS架构详解
9 Z& {$ y1 W* q. E* S3-4 文件系统NameSpace详解
, M3 k% A1 s/ H& W$ a2 o3-5 HDFS副本机制
" b2 j5 ~3 s* w& b( q5 m3-6 本课程使用的Linux环境介绍
k, n3 f- l' l6 j) d! a! B3-7 Hadoop部署前置介绍! @3 `( P- e; U5 N. z& j
3-8 JDK1.8部署详解
7 q9 ^/ ^3 f9 S3-9 ssh无密码登陆部署详解2 [' f/ I; i$ { }5 Z
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置4 v; o [: m9 A) {
3-11 HDFS格式化以及启动详解
% G( e0 d" @' R2 C3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
% F; u6 D W7 g3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
* T/ A! x4 K3 {( |8 B* \5 U3-14 Hadoop命令行操作详解3 _% K3 H; J3 L' ?4 a
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制1 K& ]1 A- x3 O; p# a& k
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建1 _# O# d( `2 V1 j9 ~
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
) h) T! `6 S; P, H. ~# t+ V3-18 HDFS API编程之jUnit封装
/ q! j0 u$ c, J3 ?( _! x; x3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
% q# g4 A; Y7 ]/ s4 p' X3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
2 K! |- b! p- ^4 X) U3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析) a0 L6 y" P- o& A5 p: d
3-22 HDFS API编程之重命名% w# A; Q& Z7 a& m9 Y% y
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
8 q) K9 w" d0 p# u! B" K* K3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
- w2 R8 k) A- `3-25 HDFS API编程之下载文件3 q1 b* I/ X9 G0 j4 L& {. K
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
8 W a& t0 X9 \; {; x( m! E3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
( U9 j" k2 H* V8 C3-28 HDFS API编程之查看文件块信息$ Y, o. q( ]' v+ O: g( h
3-29 HDFS API编程之删除文件+ i8 o5 K. j1 k/ }
3-30 HDFS项目实战之需求分析* G5 l4 {/ `* B6 I+ x
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写$ U, m. r1 Q- h3 ^) y
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
# X& K8 q l# u) Y. s) b3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
: ~% B2 ~0 W, D3-34 HDFS项目实战之功能实现9 V4 q# L( B$ z `
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
1 `8 d, i8 p3 J1 [# \7 q1 ^" e5 `3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象8 W; b( M' l0 ^0 t' \/ X; J% t
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理; _2 [3 u8 }1 f$ W7 w6 z
3-38 HDFS Replica Placement Policy d* w4 W) J$ }9 U. k
3-39 HDFS写数据流程图解
8 v2 `" e7 X% I+ r3-40 HDFS读数据流程图解/ L$ o* Y8 v/ R) l% z0 x5 g' e
3-41 HDFS Checkpoint详解+ X9 R! q( {; o. `' Y( ]7 q
3-42 HDFS SaveMode
/ b- S, S7 C* K; ?& h* d* Y4 `1 r# Y% w3 I2 k6 E% a& G5 a, M" v3 z3 e
第4章 分布式计算框架MapReduce
" k. B0 h5 L5 Y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。
$ Q+ x8 w) f& N# v4-1 课程目录
, Z+ H) X) O4 }5 C/ X1 Y4-2 MapReduce概述; f; e( E3 Q# ]6 C
4-3 MapReduce编程模型详解! P% Z8 j0 u9 r9 N* d8 r* U
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解8 M i( ~: Y" U h ~+ o3 T2 {: G
4-5 词频统计之自定义Mapper实现% S# V" G& j& J. F" z8 j. W; L
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
% E; d4 z" v$ p4-7 词频统计之自定义Driver类实现- m3 r# O( j$ j8 T' p3 P2 d5 o
4-8 词频统计之本地方式运行
8 ^8 |6 P; s: n: m5 g) y& c. T' u7 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
! U4 x8 s- v! k J. J$ g8 G$ @4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
+ f- q9 ], o7 _! M4-11 流量统计实战之需求8 {8 y6 w1 n9 w% P$ _
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型0 r$ [7 x* M2 z& T
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
8 X+ @/ M% e5 P8 r1 @) q3 \4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现* M; Z6 b1 }# ^* A9 r# B2 W
4-15 流量统计实战之Driver开发
' F; h* `5 z$ @; v4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
$ o8 G- V3 g0 T4 ?4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner/ \2 I; [" q5 p" R) ~3 T$ x; U7 W
+ k$ a- o+ z. k/ k第5章 资源调度框架YARN
! u: ^+ n& x/ n* _1 A# P- C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。
1 h; `/ P: b9 ~6 k5-1 课程目录- V" Z( m3 R. Y( F3 Q- `% B* r9 U( T
5-2 YARN产生背景
3 t$ X* ~0 \9 _3 b$ P5-3 YARN概述
! A7 h. P& s; q" r. c5-4 YARN架构详解- o) K" M+ J9 q8 R+ |1 |% L
5-5 YARN执行流程
1 \/ e. U4 B+ C/ Z6 v5-6 YARN环境部署
, K$ t9 x+ L: W! r5-7 提交example案例到YARN上运行
2 _7 ~* W! R1 i, P8 J" }5-8 提交流量统计案例到YARN上运行, ~; b( U5 {3 O5 @5 b
! R* ~) x9 ~: a+ _& ?第6章 电商项目实战Hadoop实现
6 j9 m: }$ S' H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。& ^% s# F$ }9 y- @+ q
6-1 课程目录4 W; _4 q; K" g# F: q: T) ?
6-2 用户行为日志概述. L" [4 g7 E; V4 d4 R2 ^
6-3 为什么要记录用户行为日志, w6 F5 M6 L5 u2 h2 r- u
6-4 日志内容介绍! N% |8 Y( k5 _/ K
6-5 用户行为日志分析的意义所在
; b$ \' a, N) s4 M' o8 {! q$ W8 a2 L6-6 电商常用术语
- Q& U8 P$ r3 D1 u' F; r. z, h6-7 项目需求描述
, r# p/ U8 T& r. x9 m6-8 数据处理流程及技术架构
, W# e; [5 l0 i( n9 T6-9 浏览量统计功能实现
e- m9 X6 l) M- t' s) D3 E6-10 省份浏览量统计之IP库解析
% P8 J, J4 t3 X6-11 省份浏览量统计之日志解析
/ @' U; x* Z3 w* U3 {* O& l- f6-12 省份浏览量统计之功能实现! F- Y6 b8 C9 P) j# [$ Z
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取9 u. c% W) w/ Q9 o+ ~
6-14 页面浏览量统计之功能实现% T6 I& |. F( H" r3 e0 u" L
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
/ t; K1 U+ F' |% N4 ]! u6-16 原始日志ETL操作0 f4 ^: M2 F: D% g* w
6-17 浏览量统计功能升级* `! ?% x3 |" r8 C0 W5 z% W/ b
6-18 省份浏览量统计功能升级
1 V2 [2 j" d: |( x% k' W6-19 页面浏览量统计功能升级思路
" g0 F5 H; A! S |1 I3 b; v6-20 打包到服务器上运行$ o* B5 u( l: ] ~4 P& \4 N
6-21 项目扩展2 b7 z: j, F( p1 `. R
! V' p. [& @% f. s( R* F第7章 数据仓库Hive: S$ @/ P5 s, ~5 @# [6 |
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。/ q' x7 A- P+ Z9 P8 e
7-1 课程目录
* \% i9 N* M: T2 n7-2 Hive产生背景$ @3 S% u% v' W, n8 G
7-3 Hive是什么3 f8 g5 A+ R) F* C$ @
7-4 为什么要使用Hive
' c3 T0 [3 `. ^; e3 r7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置/ L' X9 j, `5 o/ P7 T
7-6 Hive体系架构
, G8 F1 `: k/ G1 I1 _7-7 Hive部署架构9 W, J9 k7 A* {8 r( L/ e
7-8 Hive与RDBMS的区别
5 ?6 n& k* l) }7-9 Hive部署
4 V$ A: ]. s& G# T# W7-10 Hive快速入门' t1 Z% a, _' @8 E3 u! L9 J3 _
7-11 Hive DDL之数据库操作. z Q9 [& f9 y% O5 \" A
7-12 Hive DDL之表操作- p; D s+ ^) p0 @) C
7-13 Hive DML之加载和导出数据2 \& R" ?* G: w( T: ?" V5 q
7-14 Hive QL基本统计. j9 u. n2 R+ P& T8 @5 R& ]
7-15 Hive QL之聚合函数4 e+ p |" U6 I& I" A+ G0 M
7-16 Hive QL之分组函数' @ s0 g0 A* X% v% S2 n q
7-17 Hive QL之join的使用
! C) \5 y" ?, V0 W1 q7-18 Hive QL执行计划% b- D8 O! b( ?) t$ \
( V" c! ?' ^3 l+ C: V& C
第8章 电商项目实战Hive实现 M( F! \$ @+ ?" F# L( m" o! W
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。. l( G- X$ O$ s
8-1 课程目录
6 H, }1 D) i& _8-2 外部表在Hive中的使用! [5 `$ ?4 ^. S2 _. D
8-3 track_info分区表的创建0 C" L7 f) d& b0 @* F) Z
8-4 将ETL的数据加载到Hive表( L W% ~" L' \! j
8-5 使用Hive完成统计分析功能
% [" d5 s2 O( E# A) P/ q8-6 Hive实现项目的方便性体现
, U+ \, b9 Q( M5 y- K4 P$ j2 P* b2 A3 }( g
第9章 Hadoop分布式集群搭建2 H# Y: M/ M" M" O
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。$ {# p# |/ K- s7 e, J6 {+ Y, k
9-1 课程目录" A/ m' J% w: {& x
9-2 Hadoop集群规划
2 o5 h8 s2 u$ b1 w9-3 前置条件安装* [( X% u0 w( ]' j4 F; J
9-4 JDK安装
, k1 b5 L) Z/ \: l* S4 Q% V9-5 Hadoop集群部署
7 s) [5 L6 a$ `5 K" b5 m4 p% c9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
7 j) z( O6 c; d5 w: @( @9-7 课程总结
& Q4 j& ]4 o) R' x4 I. V
" d: m' I# e& s2 K〖下载地址〗, u: k1 H* ?. A" l
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+ o( B" Q( {8 \: R5 l) C- i0 o〖下载地址失效反馈〗; r, W2 G8 Y9 z6 S4 n; 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; @5 o9 J8 H" A' N
* j) Z1 }# w- y( c& v
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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