) S2 Q2 W, a! K2 W7 m
( N- a4 X- m8 I7 m2 A
〖课程介绍〗' t" \: R2 l, U9 S# t
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！! `- x7 p/ e& Q: E2 b* E% h* I
& t+ n/ c5 S; k! Y& E〖课程目录〗
6 V+ _+ ?* ~! m9 Q7 M1 f第1章 大数据概述
" e9 \, ^" ?% d" 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。. F) Y3 A9 }/ W: \! q `# X7 H
1-1 课程导学试看
3 v6 Q7 I, x- m1-2 ***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）
% b- m: X- O) ~1-3 课程目录
+ c4 X8 ^) `7 A5 s" L- }1-4 从一个案例说起; v8 ~& A# G3 ~: `' D$ e
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
% }0 O" P; x" d0 v- b1-6 大数据带来的技术变革: r. h3 G$ h7 {3 M
1-7 大数据现存的模式
3 y1 L4 K& {, h6 K4 S1-8 大数据的技术概念
) v& T5 B s6 X5 k5 F1-9 大数据带来的挑战
5 d8 m$ v: N8 `8 `, n$ ?* l9 u1-10 如何对大数据进行存储和分析' y% z; O2 j1 p7 H/ |3 a
1-11 大数据典型应用6 @& N" K; a) s" `. }$ J
3 T* p* {5 Y/ l% p# A第2章 初识Hadoop
+ p4 D; ?+ C2 P2 F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。
3 G) q; r- J5 b& [4 a" X2-1 课程目录
: Z) Q& q( |3 C2-2 Hadoop概述: e1 Q8 Z$ q8 H! Q5 ]; l1 B Y
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述; \0 S) ^7 W% {% [$ m: ?: j4 B
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
]0 k+ v L: `0 A2-5 Hadoop核心组件之YARN% a9 z% X" X1 G. |
2-6 Hadoop优势7 l- J a R7 v. H8 n
2-7 Hadoop发展史
. I8 t) x' z5 U9 |5 @. Y: O9 R' v2-8 Hadoop生态圈* g) e, N3 i" K+ K/ H3 I8 D
2-9 Hadoop发行版选型
: V& E& q1 B! T4 |5 R& v2-10 OOTB环境的使用
+ D7 a; _. `- V( h( d
& C' F: P2 s0 y' j3 b% L第3章 分布式文件系统HDFS8 v& d D) V* G* L& v. G
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- K7 r5 d( b G b3-1 HDFS概述
+ E, h L9 n$ G" V- c. w3-2 HDFS设计目标( v9 d6 q/ a- m9 O
3-3 HDFS架构详解3 O( _. T7 @3 L' J
3-4 文件系统NameSpace详解
! w. M1 Y3 F/ Z3-5 HDFS副本机制
1 j& J1 @" b6 k W" D3-6 本课程使用的Linux环境介绍3 F3 g( }, F9 C1 _: y4 J) S
3-7 Hadoop部署前置介绍: t6 e6 c" D( z8 c x/ B, O/ T
3-8 JDK1.8部署详解0 u) Y% p+ [: W
3-9 ssh无密码登陆部署详解
# T% a" l* } L3 p9 S7 s3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
\' ?) w5 C1 I& H( y- n# H% e3-11 HDFS格式化以及启动详解
- I& V% {# U% {& ^3 P/ F5 t7 X* m. R3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
c) d+ z, o6 |; v& }3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
+ X/ J% ` s8 _2 x4 ^* n9 v3-14 Hadoop命令行操作详解
* E0 w, @, Q, b+ x% b. q( o3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制. ~9 [5 S* d O0 @" W
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
v1 B$ h- T8 P0 ~: T3 s8 h3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发. Z0 j3 Q2 L& v4 @6 [6 i
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
0 U- u0 m! P9 M2 x& p- E7 f3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容' k% w- M8 l7 |8 ~2 |' K8 D
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容 {( Z6 w3 b8 l* n. c( \
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
9 l* H5 _. ?* ^* Y! ?& Y3-22 HDFS API编程之重命名+ i, c8 h$ n7 t( Q! u
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
" l2 A0 e( Q5 n0 Q" p3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
4 I6 `( D) f8 I6 u2 u3-25 HDFS API编程之下载文件
$ ?1 y/ y; a3 ^! V8 K3 f1 l3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
2 x: a5 i9 o& \9 I+ ~) {) g; `3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
6 @/ U: }: l* {! ~1 B, ^3-28 HDFS API编程之查看文件块信息, a% J" {+ F, D D0 ^ V& m
3-29 HDFS API编程之删除文件
8 ~8 G% O; h: R3 z3-30 HDFS项目实战之需求分析
8 S3 w. k) i9 u8 |3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
- i9 Q$ H) u. \; s8 o5 U3-32 HDFS项目实战之自定义上下文7 v4 p8 k* Y8 a( D6 c) C
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
) _# h+ Q5 B3 g3-34 HDFS项目实战之功能实现+ I; [" S; I+ F- h4 X7 r, ? t
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码' s3 {6 P" j+ `& t$ M4 P
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
- F6 Q# c" w; _7 ?8 M7 Y1 C) S3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理 @% t7 }" a4 S) _
3-38 HDFS Replica Placement Policy
5 J& ?, \' a" q0 L8 w; ^! g; V3-39 HDFS写数据流程图解
+ j; B- R) Q2 O: d8 N3-40 HDFS读数据流程图解
4 y4 d9 `4 ^/ `4 T/ X; f% ^3-41 HDFS Checkpoint详解 A8 P! Q! O. l1 J
3-42 HDFS SaveMode
0 S# b1 H* J b$ ^
/ b K' c" A3 |! `2 N. C第4章 分布式计算框架MapReduce
" }% J i1 {( a/ t" 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。
4 b$ t' j) V5 V. ?1 K( f2 M) F4-1 课程目录
: O7 W/ O% ^9 O6 m8 ?4-2 MapReduce概述; K$ x/ x( C; b) u$ K
4-3 MapReduce编程模型详解7 d/ `$ q+ ~, M) B+ e* y
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解7 c* [$ `0 R/ [; h
4-5 词频统计之自定义Mapper实现4 B- z5 |8 ~, S$ Z! ^& T, `7 {
4-6 词频统计之自定义Reducer实现4 K9 r# E' Z5 c7 L, D
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
' ^9 m; E6 x, B9 }4-8 词频统计之本地方式运行$ Q* w6 h$ ~% _
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
9 p+ j0 U2 a$ G( b8 N7 l4-10 词频统计升级之Combiner操作试看; d5 `- P$ [8 b
4-11 流量统计实战之需求% v7 Z# [* M- l! g0 k: g3 N
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型: g/ m2 A( k: p3 Q: V/ w
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
- Y' }5 W5 K( ]7 n$ U4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现8 E! v" S0 r$ B f4 N% O* O9 m
4-15 流量统计实战之Driver开发+ x5 P: m! i5 K$ z
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用6 P5 V5 M: K, `/ ?7 W
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
8 x' ^# H7 J& V8 l. u. X0 `) F4 G2 j7 r4 J8 H" T* J; B [3 b! V3 n
第5章 资源调度框架YARN
% y0 O7 }: }& R2 j0 z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。
% o+ }* Y7 \3 }' o" o/ j5-1 课程目录 H s2 Q7 i6 n6 S* J& y# b
5-2 YARN产生背景
% `5 o5 T" l- T5-3 YARN概述; t5 b! {% W" P% [" s$ q4 I8 Z
5-4 YARN架构详解' h$ I9 z- Q5 H) s
5-5 YARN执行流程) |9 G; v) X0 A2 R
5-6 YARN环境部署
3 l8 W) O, M7 }5-7 提交example案例到YARN上运行
3 o# b0 e6 K; N# _5-8 提交流量统计案例到YARN上运行4 T4 H+ ^- M# T& n9 z
9 w: c8 R& I- E; z$ x- m第6章 电商项目实战Hadoop实现3 u. x" M9 b% _8 \& {/ Z7 P
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。/ `* s8 _. _; a* d6 H1 q5 \ c
6-1 课程目录
! p! P5 ~: m# |6-2 用户行为日志概述
2 M4 X6 O. V9 \ E6-3 为什么要记录用户行为日志1 ^, P y! u7 _9 _5 M
6-4 日志内容介绍
* Q k' D- T, A" C) u6-5 用户行为日志分析的意义所在- n% l4 o7 G0 f G
6-6 电商常用术语
1 E/ O1 z+ k# [! t6-7 项目需求描述
, n" o- f; U6 P9 d6-8 数据处理流程及技术架构
! }" G8 S% V, B6-9 浏览量统计功能实现
% `3 ^6 Y$ A9 b( V, c6-10 省份浏览量统计之IP库解析$ y' a2 |8 U2 N1 ]
6-11 省份浏览量统计之日志解析
) ^+ x4 {- A+ ^- w! |1 H6 x6-12 省份浏览量统计之功能实现
- S5 C) [- {/ x6-13 页面浏览量统计之页面编号获取5 j1 a/ Y1 x m5 x1 f
6-14 页面浏览量统计之功能实现# I. Q6 S. M* y, T
6-15 数据处理过程中ETL的重要性- q1 V3 i2 b, J( Y4 W. k
6-16 原始日志ETL操作
0 }0 W3 L- d0 p u" W6-17 浏览量统计功能升级+ w Z: o4 n- u2 F' m- E* @$ i- U
6-18 省份浏览量统计功能升级
9 G$ \6 B" X5 B+ M6-19 页面浏览量统计功能升级思路
8 s! W" e- f; v2 i6-20 打包到服务器上运行
3 h4 n" _) b( `- _. `; {) F0 f6-21 项目扩展
7 ?! |2 A- @( E. c$ r: C( ]3 z! v& y
O) o$ M. g) J% R9 k* `2 `) V第7章 数据仓库Hive
' K; W4 k8 c1 q( S/ A" I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。
g/ T+ H7 _ c7-1 课程目录! Q( ~0 |. t7 H/ j( T* a* a0 R7 M% X
7-2 Hive产生背景
1 ^) B/ e5 C1 Q7 `7-3 Hive是什么 ~# [0 c( v }
7-4 为什么要使用Hive
2 Z* p* u. ]% n7 P2 X" w7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置7 |8 r) o l' m2 T' K8 ~7 B
7-6 Hive体系架构8 T. L4 B) m/ \, ^
7-7 Hive部署架构
5 K" a% J4 \3 T' D, H" \8 z7-8 Hive与RDBMS的区别& Z. B# t+ I- a- t E$ T$ ^+ d
7-9 Hive部署
! P4 W$ l& b9 ~1 E& A ~+ h7-10 Hive快速入门/ m {/ a3 B( W2 l8 ?9 v D3 ?
7-11 Hive DDL之数据库操作5 l/ ^- P' r' z
7-12 Hive DDL之表操作7 H% T9 c! X( }- C2 W
7-13 Hive DML之加载和导出数据
8 D& _& g; q+ ^7-14 Hive QL基本统计+ _$ x/ T9 ~' Z9 ~& K) b o4 H
7-15 Hive QL之聚合函数- s2 R% q! `3 f
7-16 Hive QL之分组函数. B( B" X$ B: h1 i( z3 w3 H: x& J
7-17 Hive QL之join的使用+ P+ a2 z% s1 K4 D Y5 O
7-18 Hive QL执行计划' Q. q5 E, T- @# `
9 d0 x9 g; u O& r: G第8章 电商项目实战Hive实现! P5 |7 v& h1 W) e9 R1 H3 N- P- A) d4 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。
" G6 p$ M. N H( \4 v0 v' @8-1 课程目录+ O3 {4 H& n* }2 w4 F, J/ ]
8-2 外部表在Hive中的使用
1 R% J+ {" q# v4 B8-3 track_info分区表的创建
' G, L. _9 D, f, \7 s8 c4 P- R8-4 将ETL的数据加载到Hive表
0 b( D; K6 B! B/ A& X8-5 使用Hive完成统计分析功能
9 |- c. o' Y E0 y8-6 Hive实现项目的方便性体现
1 ]1 A- X( N, J& I
( }2 P- @4 H0 G4 m: Q+ V第9章 Hadoop分布式集群搭建; u4 C, Q- d- {# 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。. A9 h1 H6 O6 M) h
9-1 课程目录$ i/ u+ Q9 [1 K6 `( q0 S
9-2 Hadoop集群规划 C% T2 u8 F( P& T! |3 }8 C
9-3 前置条件安装
* q) B) r1 Y, E( L" z: Q9-4 JDK安装' ]. }4 j$ L1 c8 t) e
9-5 Hadoop集群部署4 d8 t- g* r x' }. r1 W0 f3 M
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
8 z2 o( S$ c6 z. ^7 [9-7 课程总结- P/ _2 i% J7 _$ w0 S7 S
( u, ~) ~, {7 z D
〖下载地址〗
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5 Q3 |/ A6 W5 `! n5 k4 v, h% H8 _: C" S8 d$ G+ _
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------! Y, u. s) @" q# t8 A+ w
) K* b) A: a; f1 x0 Y〖下载地址失效反馈〗# f- d% F* b. V! 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
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! P/ C: Q J4 m+ m7 } `& {! I, Q〖客服24小时咨询〗5 c; E A0 a; M6 Z, h
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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