; H8 q% r6 z7 K! e; n1 b
$ }3 F2 a8 C9 p〖课程介绍〗" R" ]; h4 L1 ~
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！
* m: c8 ~' d: n
4 n2 D- H7 D* [5 z; E) i〖课程目录〗
1 H, }0 s: t$ t8 u第1章 大数据概述
1 @* {! c! C* w: X) X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。# r) l4 C7 B9 c0 o( F
1-1 课程导学试看
8 Y, y+ J. {5 N$ }4 `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）$ f8 U: j" m, t. F6 o4 r
1-3 课程目录
5 j' Z$ K* K" a- R) o! ^7 L/ C' a/ f- O1-4 从一个案例说起
" i3 t* v9 u$ g( _1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
- G3 A/ h7 ^/ f$ u$ [" j1-6 大数据带来的技术变革
$ J6 R% J+ |% z; j$ N! v+ F- B1-7 大数据现存的模式
, e/ M& @: y9 r( z4 k1-8 大数据的技术概念
: R! \8 F& O- D/ y1-9 大数据带来的挑战
+ V! C% v' U" e( V7 n1-10 如何对大数据进行存储和分析* D( R( y* E; v! j* [
1-11 大数据典型应用3 ~. c* n' ~7 s" a) m
b) e% F% v6 {7 n% d) U第2章 初识Hadoop
% C" ]: e( q* F8 D0 @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) q$ y8 F y: o2 d9 V2-1 课程目录
# o6 K8 } `- p' d, w9 @2 a2-2 Hadoop概述
L4 b( A3 x% k) |2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述! D; @3 i% j9 r. F7 \
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce4 j( M; h* }6 { ]& ~- \4 f
2-5 Hadoop核心组件之YARN
* n$ G3 s0 I& a4 x1 X* D5 [5 ~" ?2-6 Hadoop优势
3 G! u8 B6 A+ i/ e. u0 q+ \2-7 Hadoop发展史2 ]) h5 ]- y# @1 _9 {' o/ d, e/ E0 T
2-8 Hadoop生态圈3 Q. k* W! q( z0 Q6 P" ~
2-9 Hadoop发行版选型# @$ L' H. M( o* z
2-10 OOTB环境的使用
# J* V8 i/ Q0 k* a: x7 B t: K/ _ {# j& ?, z) U0 }
第3章 分布式文件系统HDFS
$ s2 j2 a3 Q3 n3 j6 A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。 ...2 i) R% _6 _0 O0 [, U
3-1 HDFS概述# J' O( j l2 ?2 e# G j$ T6 ^
3-2 HDFS设计目标9 A' b) R! X/ A3 q+ D- J$ G
3-3 HDFS架构详解
6 S( ]" Q( S; ~* j0 M3-4 文件系统NameSpace详解# a/ \6 j0 a7 n/ _$ C
3-5 HDFS副本机制, a) l- i1 ^* X5 |1 q3 }/ @/ M
3-6 本课程使用的Linux环境介绍2 c/ _6 P; D$ s6 A3 d+ d7 F
3-7 Hadoop部署前置介绍
; J4 F3 s% Y+ U3 e3-8 JDK1.8部署详解 N$ Z, P+ S% R
3-9 ssh无密码登陆部署详解0 M6 d$ v9 W# k
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置1 _2 f% K8 }6 m6 {) F
3-11 HDFS格式化以及启动详解/ q( U* e4 K/ s: Z' K- k! Y
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰5 g! V) R3 w! @% a
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
1 j* K$ `0 U, w# ?, r* h4 o. r; F+ y: `- o3-14 Hadoop命令行操作详解
' a: |# t. O; s" x+ {/ U3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制6 k. W! y6 l% ~& J
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建4 l6 z3 k( {$ C1 O
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发6 h' a, u$ x, G6 w7 v J
3-18 HDFS API编程之jUnit封装) d4 x5 m) K7 e1 H' ]
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
1 ]. }4 W1 F. k" f/ l9 X p/ F3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容9 s1 A: |/ I k2 b/ r1 {
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析, t0 a5 I' u; F5 T
3-22 HDFS API编程之重命名
5 d6 c# U5 m& F. M1 D3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
. z% q# [; `. W+ V3 t/ R3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件) P$ Z. |0 g# v X
3-25 HDFS API编程之下载文件
' O5 ]2 V6 T' s3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容5 w s- b3 v0 Z$ e
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件9 x! w& @2 J# w4 K2 H( Y
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
) g6 t E- |# \3-29 HDFS API编程之删除文件# Y b# m! d" m% t. {2 M6 e* H
3-30 HDFS项目实战之需求分析
& z; M; D' A7 S0 m3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
' o" }( k' n: w1 E( n) W2 K3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
8 j, L2 k: Y3 F" n! |& ^' E3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现7 U; m' N8 H8 C3 d/ D
3-34 HDFS项目实战之功能实现
' ?& a' X6 V% ]& r; b4 p3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码0 W8 F7 n$ j. u
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象 f$ H7 O9 r0 @" _- A! x
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理1 ]8 |& i5 w; b
3-38 HDFS Replica Placement Policy. l0 Y5 V+ H6 s" X8 n5 u
3-39 HDFS写数据流程图解
0 k# ]; P% ^. w" j1 y2 U) f3-40 HDFS读数据流程图解
3 h) @' o* O! U" Z G9 B$ o1 g' q3-41 HDFS Checkpoint详解0 ~! O; U" r+ @1 p; l; T. w
3-42 HDFS SaveMode! X4 U& r+ g7 U1 n5 \+ w
( G( U4 x, @1 m+ x/ A; ]" f8 x- H
第4章 分布式计算框架MapReduce
/ b Y/ L$ i6 a/ l/ }$ V, g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。: i% U c" h4 _$ y+ b: X0 d- g
4-1 课程目录( j* }' M" O: l$ I& }6 a
4-2 MapReduce概述8 U @! ?# m8 U) j1 w
4-3 MapReduce编程模型详解 n, @ y0 E! G. w
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
2 }$ o5 d9 {, W3 H/ T' F. a4-5 词频统计之自定义Mapper实现
8 y& @3 ?* h* H ~2 t9 N4-6 词频统计之自定义Reducer实现
# L. E& O2 j- y# M F/ @7 F4-7 词频统计之自定义Driver类实现) u0 x, g7 s& t" d/ F5 o L
4-8 词频统计之本地方式运行1 G# L% ?- w4 N7 I1 ^
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3 U$ Q1 Q- p; f9 q9 X, Q
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看 T( }8 ~9 U! t
4-11 流量统计实战之需求
' m2 E: \) `' ]( S$ f4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型5 u' {- g5 V+ j/ f1 n8 v8 D
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类 _# h: k# B' w) R0 l. v: ~
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现: N0 u* l/ o! M0 f$ F% ?& k' D
4-15 流量统计实战之Driver开发
/ W( f* s: ? K Y1 {" G+ g4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用$ S" F6 ~/ g( C, g2 C$ W; M, a
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
( |: N, ~/ k0 G% i3 y `6 ~, t
( K# {7 S5 s* i- b3 o) P第5章 资源调度框架YARN+ A# ~! _1 y- k" 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。
7 ~) L5 {8 [ k3 ]4 v7 h$ X/ n, [2 r5-1 课程目录) Y6 N1 G7 {% A4 T7 I9 V9 ^1 f3 \
5-2 YARN产生背景
$ ^% b ]0 j; u5-3 YARN概述
1 i3 g! ~7 j- ^4 Y$ X% s) ?) A" U5-4 YARN架构详解5 v y, I6 p- u3 O I
5-5 YARN执行流程1 ~1 u0 `$ A- w; E+ ^
5-6 YARN环境部署
7 t' P8 z5 L) D, J: U% w- e5-7 提交example案例到YARN上运行
: @0 d% L! M2 ~, a8 s5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
& i: ] k- w# F. V1 I; f& e
: n' Y* z- k2 U第6章 电商项目实战Hadoop实现! @! D* }' p3 b3 J- s, e
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。
. x; L/ r8 k# h) X$ Y6-1 课程目录
. r% s) C$ I! i' Z$ r5 k/ D6-2 用户行为日志概述
1 B$ @/ X: m V+ x# U6-3 为什么要记录用户行为日志
9 I+ y$ H+ `! S6 W$ H6-4 日志内容介绍/ R( B* \4 \6 W/ w" C
6-5 用户行为日志分析的意义所在- F, {+ S2 G/ k' z" F4 j7 i/ r
6-6 电商常用术语
1 m& H& ~8 ?+ k5 a7 I6-7 项目需求描述3 h! q3 I( p, }4 G
6-8 数据处理流程及技术架构
8 t" ~! v' G' N. u1 n6-9 浏览量统计功能实现
# Y8 U* z' X5 S0 Z7 I4 M4 z& z6-10 省份浏览量统计之IP库解析; r$ d( W) H$ X: w! n3 F
6-11 省份浏览量统计之日志解析- H1 j3 L4 k. G m6 x) q
6-12 省份浏览量统计之功能实现& t1 R9 i, W6 P, b( [
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
" _ [- j; }8 n6 F9 E" a f) L6-14 页面浏览量统计之功能实现9 u7 o5 p) ~, m& m, l
6-15 数据处理过程中ETL的重要性1 C$ o& e5 B/ ]& {; W7 p: M
6-16 原始日志ETL操作8 F/ e+ g d8 w" g2 i* r6 e, P
6-17 浏览量统计功能升级
9 e- g, E; h: }7 g' e: L9 J6-18 省份浏览量统计功能升级. {* y4 Z$ d8 \; @: J T- O
6-19 页面浏览量统计功能升级思路
7 q5 O G( [! }$ B3 K6-20 打包到服务器上运行
& ]/ o; a5 o4 U# \; \6-21 项目扩展
- b& L g% m5 U' P9 o5 h7 B5 \3 [! E( i" n
第7章 数据仓库Hive$ c( _7 g5 A4 g$ ?! N
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。
2 O1 _7 }5 {/ T6 Y8 N) q7-1 课程目录% a, f* {7 }6 i& S
7-2 Hive产生背景
! d/ l4 T" R; N4 H, p7-3 Hive是什么1 H: S- C5 M/ T' C* A$ g7 Z: S, J
7-4 为什么要使用Hive
( t9 `9 _; O ?4 ?) E7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
9 ^' B0 z& J. p# k7-6 Hive体系架构# d+ ^# E7 q; a: u/ @% I) x) z
7-7 Hive部署架构% l. o: O- N" |5 @
7-8 Hive与RDBMS的区别- ^$ x; C9 `: g- u- R W- U- j
7-9 Hive部署
9 J( _! P" Z6 k0 O7-10 Hive快速入门7 V7 U$ Y% R2 _2 P0 b C
7-11 Hive DDL之数据库操作
% j# C! a; `5 L* G9 {2 g7-12 Hive DDL之表操作. x! R- T f& A+ n5 Q+ r0 N, u3 d
7-13 Hive DML之加载和导出数据( U) | U3 ^9 F# \/ L$ ~$ Y% q
7-14 Hive QL基本统计! e- d" v3 v9 S3 `% a. O7 ]
7-15 Hive QL之聚合函数& [, N/ N9 s$ f0 s3 ]
7-16 Hive QL之分组函数8 O9 F$ A. a7 b* [& b M. f, V8 y
7-17 Hive QL之join的使用, p1 N+ Z/ `$ d& x, w) }
7-18 Hive QL执行计划9 R- z; e, F) p5 E
: L# S8 {2 O6 I; x9 [
第8章 电商项目实战Hive实现/ F. z7 D3 o" ~8 p
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。
. O8 Z6 W1 L1 z1 Q: v8-1 课程目录
- Y6 p* l) W8 j3 f0 O8 B: M/ x! l8-2 外部表在Hive中的使用
% V7 s& R( p5 |# J! t w4 s8-3 track_info分区表的创建
( V8 F8 F- u% j. g# g+ K% A- m! e$ T' Y8-4 将ETL的数据加载到Hive表2 j' |. E: V- f# T& M
8-5 使用Hive完成统计分析功能
/ b) Q& e; f1 w1 h% l8-6 Hive实现项目的方便性体现! U# A5 z8 s* B2 M6 B; E% ~
! A. J7 ?+ K: a" M5 _ g. X, p; c: ?# S
第9章 Hadoop分布式集群搭建
. @/ U/ U0 u; W( c U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 [ f- W4 T5 v. A' B9-1 课程目录% ?; j0 F9 M% q
9-2 Hadoop集群规划& P5 k. A, y/ I, J# W
9-3 前置条件安装
" h2 ^$ X9 U" R( H" f9 u9-4 JDK安装
! { P }* i+ ^& S9-5 Hadoop集群部署
2 l! g0 L! m9 ?/ b' I; L9-6 提交作业到Hadoop集群上运行6 c7 Z n5 I# G! z0 b0 E8 x" \
9-7 课程总结
5 o3 \ {5 g0 O% B1 f: K
' F3 L+ B% ~; Z' H8 W9 @) u〖下载地址〗% S4 o o1 U# t4 z: j
8 B, R/ b: J% ?0 W$ g
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〖下载地址失效反馈〗
7 ?' b: W1 Q# [- P) T8 x7 K b' W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
% a3 ]1 a: a8 b: g5 ~* U4 {) a' \0 w" R! e t7 o4 s
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( Y0 Q. g( q. T0 T〖客服24小时咨询〗$ x4 A2 V" D$ t
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。! y% T$ S( n1 {( _4 I* [' n
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