# v" j/ m) e- }$ o/ r
4 G4 n8 L( q, P6 b c5 W〖课程介绍〗5 R& u" v9 {+ `- C
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 j/ a# X5 v+ g* T
0 T6 s! I. R2 D6 `〖课程目录〗
) u4 V5 m5 Q+ f% S" I. @3 t第1章 大数据概述: _/ j% E; b# ^5 ^: G, ]
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& H9 C8 p; L" r1-1 课程导学试看
7 D4 c3 U" G4 k* [; P1-2 ***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）
! G8 l, ^& V7 a) X% O5 {. \2 Z1-3 课程目录7 c" d4 G: p7 V, |/ I% F+ G( E
1-4 从一个案例说起
7 z9 m# u4 @, y( Q8 a1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
* W. d: Z* l T+ L+ c0 q! X; R8 f1-6 大数据带来的技术变革
& f6 Y0 o3 }8 t$ Z1-7 大数据现存的模式% K: y8 }, h4 Q) w1 q7 r- L
1-8 大数据的技术概念* m+ q: c! l* x+ U* V% Z
1-9 大数据带来的挑战
# g2 L% u N3 L2 E, O+ b1-10 如何对大数据进行存储和分析
' I/ X6 t+ T! h6 ^; w) p1-11 大数据典型应用4 q, P0 C) n2 e6 c
5 }# Z( [, H" K& t, F
第2章 初识Hadoop/ ]- S! S: _. z
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。
: D4 A) ` r* J! {2-1 课程目录
$ z' U5 G* t% [9 ^. Q1 d* [% A) x2-2 Hadoop概述9 @7 D- S7 p$ ~+ X& x
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
* ^3 m( m5 M; S! _, L2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
* g7 n7 [- S& \' L2-5 Hadoop核心组件之YARN$ I% l+ O0 e; z% R
2-6 Hadoop优势' |& `" H+ n d9 T- M
2-7 Hadoop发展史* u j3 d4 Q. h- R4 W( e
2-8 Hadoop生态圈
& [1 c$ s- d# I6 G3 D# b2-9 Hadoop发行版选型
, `, X2 t& j4 s) l# @5 _7 ]. E# A2-10 OOTB环境的使用' T( ~! l. O4 S3 T. D6 {
: H" ^6 F' r% s1 j5 L第3章 分布式文件系统HDFS% m1 f3 V7 b5 N4 ^/ R, p! \9 z2 s( m
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。 ...9 M" Q6 d- n" ^, }* s1 V
3-1 HDFS概述
J L0 h% y- Z+ e1 p' @3-2 HDFS设计目标
% F% z/ h' [8 G3 Y! t5 w3-3 HDFS架构详解9 U$ d7 a# |3 W) s( A8 I
3-4 文件系统NameSpace详解
. Q+ s8 M6 U0 O" x! t' d. j/ e3-5 HDFS副本机制& J. Y7 v e3 x; M
3-6 本课程使用的Linux环境介绍2 P" i* z4 w, c, r
3-7 Hadoop部署前置介绍( Y% \. Y+ C* @
3-8 JDK1.8部署详解
0 X+ o1 G( ]( P: y9 }& |; A3-9 ssh无密码登陆部署详解2 p9 p* r. f p2 g( P
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
/ e8 O9 v2 X" ^ G% I3-11 HDFS格式化以及启动详解
* L( {8 M8 E( T, g3 H. j8 `3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
+ y3 B L, [/ r1 R6 w* p3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动7 j4 E5 \7 ^5 Z! b2 a
3-14 Hadoop命令行操作详解
/ h3 s/ I3 T( x) J3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
/ n! x7 q; j+ X% c) ~& e7 V3 {3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
+ F0 i' V" i# ?5 y. B4 ~3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
2 z. c* P& O7 P3-18 HDFS API编程之jUnit封装( z% o/ F; W8 c" h6 J, t; {
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容: H' G# G, \4 l5 Q0 V3 H9 `
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容. p1 u& p' f3 I! J& W3 X% M
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析% k1 \, j1 n7 k+ Y, N2 G
3-22 HDFS API编程之重命名2 R7 d% N% }( D X
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
, j( _, y- L. ?+ A0 m3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件/ T9 b* M" [: l% V. k
3-25 HDFS API编程之下载文件
. ]. M6 |' _! t' F5 L& f. u3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
9 n; `6 d, b1 j% S7 b3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件5 ?" u5 t- o8 Y; ]) K4 u! x3 k y
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
9 C/ W; K: x, \3-29 HDFS API编程之删除文件- Y; P- v, l% l/ e' F4 D
3-30 HDFS项目实战之需求分析! q* Z' W- R2 O* L
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
9 v7 e: t3 b3 `# @; G+ e3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
$ j7 s! ?) H, [ p$ `) J3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
6 A) p/ [2 \! e7 U) C$ D3-34 HDFS项目实战之功能实现/ x3 _# D( G3 @9 K2 h7 O& E: t! x
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
9 m1 ~: L& ?4 _* c' W. o3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
% `/ `9 W2 w& b& M+ R6 n; O( K, X3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理- }6 Q5 e. ]) t6 O- @
3-38 HDFS Replica Placement Policy$ ?, E) ?9 T# v: f
3-39 HDFS写数据流程图解
M' S& |% ~: v- t3 U3-40 HDFS读数据流程图解
. b. S& ]. p$ S3-41 HDFS Checkpoint详解
0 t$ U" W7 H. Z' W- y3 V1 ]3-42 HDFS SaveMode
; E3 k1 R5 _# M: y% b( y/ y. a x5 C
第4章 分布式计算框架MapReduce
- V4 G9 T* c1 V& c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。
; g; [& F; D' p/ {4-1 课程目录) w8 \5 H/ L( c7 n
4-2 MapReduce概述
8 U& b* m, M& N: q# U* N4-3 MapReduce编程模型详解
5 ^$ ]! w5 m# r2 |, X: @8 M3 j- D4-4 MapReduce编程模型核心概念详解' y" U1 w. F. ]0 P8 g1 e
4-5 词频统计之自定义Mapper实现( R7 \% m; {- v, B7 t
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
0 }2 n, U$ h( z9 D2 N) }- q4-7 词频统计之自定义Driver类实现4 q! o3 E3 ^3 ^/ ^5 F. @0 U( l
4-8 词频统计之本地方式运行* v) d F9 ~& W- r' \$ |6 m
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0 H ?9 E* l; x2 d( ]
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
1 W$ J6 D7 Z' w; \* D6 ]4-11 流量统计实战之需求
4 g5 a6 m8 O* D/ }% `- o4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型( A8 I& Q! L$ X) |" v, F
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类( ?: f- k; A- @; E2 f8 k0 p' S
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现5 ]) P6 b" m# o1 m
4-15 流量统计实战之Driver开发; f8 }, d8 d6 D- c# e q/ O$ U3 B
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
( e* T4 U. T* A4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
9 M( l& Y- J0 P; M4 u. R# I# h7 A9 h% D5 l% s- w, l
第5章 资源调度框架YARN$ x# @1 U7 h. K. u5 d3 q
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。
L! w4 |0 K8 B8 b0 Z0 g7 g0 l5-1 课程目录
$ Q; ]* Z1 I( k9 o6 Y2 O) ^) d5-2 YARN产生背景
; a+ k5 K. H, S5 ?. M4 d5-3 YARN概述
- z% L9 k) {/ k: V) ?2 J5-4 YARN架构详解
% P* N8 x' T8 Z6 ^2 F5-5 YARN执行流程
& V4 R7 n; s9 s! V. I5-6 YARN环境部署
# L" y2 j4 x5 [% o5-7 提交example案例到YARN上运行
* e/ {1 ]3 p) Y9 ~5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
3 O+ s% c. i9 s9 d( c/ S4 F+ s; v
! s/ z+ ]& j$ T% l' I4 s第6章 电商项目实战Hadoop实现2 P5 S4 E" S& c4 j2 z& G( B, 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。* h- T/ y$ Z3 B; }1 J. O
6-1 课程目录
, K2 i4 H, y; u) ~% a6-2 用户行为日志概述7 H0 _+ O, z8 r+ d9 A. j+ ] b
6-3 为什么要记录用户行为日志3 p. \2 |* v- S$ M; c$ Z# w
6-4 日志内容介绍+ r3 ]' Z0 ], c3 B- s. C' |' h
6-5 用户行为日志分析的意义所在' k2 S: C; c3 e+ R: a( y2 [
6-6 电商常用术语
/ b* H! l% @6 ~% z- ~$ l6-7 项目需求描述: D' K! W% a6 V Z- x) }) Y5 t1 {- u
6-8 数据处理流程及技术架构
0 R; a8 P4 g* A6-9 浏览量统计功能实现
) l- a) t& x$ N; c6-10 省份浏览量统计之IP库解析 W+ r$ f$ d% d* t B) q2 J9 C S, F
6-11 省份浏览量统计之日志解析
" x: f3 E' C/ _( j6-12 省份浏览量统计之功能实现
' |* k4 \4 t# ?2 V2 t1 h: H% l6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
7 L. R+ C/ J4 g. ~; Q) n6-14 页面浏览量统计之功能实现
# C, u2 Q* P0 N* d9 _/ t$ k! m6-15 数据处理过程中ETL的重要性2 Z5 \0 f7 t3 X1 A
6-16 原始日志ETL操作
: d. D5 [; m& P7 Y# q+ J& s# G6-17 浏览量统计功能升级
! P- v _( w' S' a- V" R6-18 省份浏览量统计功能升级1 n# N1 P9 v2 y: l# h( p
6-19 页面浏览量统计功能升级思路* L$ g- S8 E: J$ z# y; `
6-20 打包到服务器上运行8 `+ H; @0 f4 f0 M# ~
6-21 项目扩展
& \$ ^- U- |9 s" Z! W7 I# m9 ^- m" U- O E' y
第7章 数据仓库Hive
) }3 [: M5 B7 X P, a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。* M0 \/ a2 B$ P0 x v+ c1 f3 ]
7-1 课程目录
% \1 f- x: }4 t7-2 Hive产生背景
t6 }( O, j) g6 }- Y1 X. _" `7-3 Hive是什么
0 j8 ^/ Q8 q! \, `/ h. t0 }7-4 为什么要使用Hive
, K0 z" V/ G* n3 E. N1 | k* D7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置7 _+ A. D- }- x6 S( r* e1 i( M
7-6 Hive体系架构
0 e; ], t3 r! `3 ^ W* \) e7-7 Hive部署架构% Y. T5 U- T6 U- e
7-8 Hive与RDBMS的区别
8 Q- Z# R- ^# a: s% `( D2 A* A$ {7-9 Hive部署
# {7 I4 h+ K5 p2 C/ D/ _" v7-10 Hive快速入门* \, _) @, K9 W( d! t
7-11 Hive DDL之数据库操作
1 h/ U& z" q$ y" D! g7-12 Hive DDL之表操作
6 k* \5 b9 ` M4 C- G7-13 Hive DML之加载和导出数据3 q' [* I- [+ w+ Y9 T) A ?
7-14 Hive QL基本统计
0 ~; {* J7 l% K( d7-15 Hive QL之聚合函数' v" v0 O* F8 I" C# L
7-16 Hive QL之分组函数: o; j) s" [9 t3 e7 } v0 S
7-17 Hive QL之join的使用$ g! w% z$ {4 j+ `; v2 V
7-18 Hive QL执行计划
' u0 M0 G5 b1 U' p6 \& V& G4 L3 e2 @
第8章 电商项目实战Hive实现5 t6 n$ j3 K; b. J) J9 ?! A
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。
: h# v5 C, H9 ?8-1 课程目录
% r# e$ H) Z$ P! u. T8-2 外部表在Hive中的使用, Z3 Z X" l6 e" m5 O
8-3 track_info分区表的创建
9 [3 G- U1 G" D) R' W I! P" \$ e8-4 将ETL的数据加载到Hive表
/ {" R% j1 l7 H0 U0 w8-5 使用Hive完成统计分析功能
0 N" y# q0 x1 K1 \8-6 Hive实现项目的方便性体现! N) z% A0 L" H# x l/ \( I
' l/ W. Z; z: n第9章 Hadoop分布式集群搭建+ `1 k! a( a* Y! {" Z! R: W% 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。 s% j% e( ]" b$ \: p+ A& `1 Z, p- l
9-1 课程目录( U3 n" x( [! l" e: G
9-2 Hadoop集群规划
: [ m2 @* k4 W, r9-3 前置条件安装
. Q: Q: C; b T9-4 JDK安装0 ~6 u- N. n4 o
9-5 Hadoop集群部署# L( e7 A+ E" Y, G. L& h/ E) W6 n
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行$ y3 Q6 g- [' ]1 }
9-7 课程总结+ F; s- S ]$ w% W1 v( w P
E4 Y- o7 l1 C
〖下载地址〗
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) f4 ]7 E) d2 u+ v1 R+ h- F, I3 ^/ D6 j2 ]3 c' q
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. i- V1 c8 I5 p/ V* E7 U
〖下载地址失效反馈〗
" @" g3 t+ |+ z5 c. S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.com2 S7 [( U% G( n$ q# y
% _% ?6 G, J2 P2 a3 j
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. ]0 @# a0 k8 G$ e7 @# H1 x- W. z; _: Z+ u" G+ b9 Q( E
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