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' W( F* y/ ]& d/ b" `4 t( p% M〖课程介绍〗
$ o8 O" x B) c! H9 s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！
# o) \, d* j, A# l; H& R& h' V- a n f6 e
〖课程目录〗6 l# u! E4 m/ U4 ~. I! g0 ?+ h
第1章 大数据概述1 X7 U" H. X# x! \- W
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。
; L7 D9 C, i* K2 J( O3 V9 r1-1 课程导学试看7 m! a. w- f7 [: T
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）4 W- g5 `! Z$ J
1-3 课程目录2 g+ Q! q# ?5 d- j
1-4 从一个案例说起
8 H6 g4 ^: E; Q4 M: H1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看" I& _# m$ h4 {4 m9 N) v$ _
1-6 大数据带来的技术变革7 t! M7 }( _5 r4 R. V8 s) b5 R
1-7 大数据现存的模式- j! p) p1 m# B3 `) v
1-8 大数据的技术概念! r- ^; F( @) n- }% L
1-9 大数据带来的挑战
' H. z7 G: h' O+ P7 _0 {1-10 如何对大数据进行存储和分析
! L, f( ], `7 X2 w4 `1-11 大数据典型应用
$ I1 ^0 n% L6 j3 f2 j T0 a" {& s3 V
第2章 初识Hadoop
5 u+ {9 {6 [ z3 s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。0 w+ o- a7 J( K0 B. {0 u
2-1 课程目录: T0 q5 ?, ]4 a) M Y" T& k, F4 I2 h
2-2 Hadoop概述0 X' Z& a! Y4 W6 M/ L9 Z g
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述7 X( e' Q/ g7 [8 `2 c- @$ o
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce7 b, i- o1 S$ b% x% P) m2 v
2-5 Hadoop核心组件之YARN- C" B8 u# ^5 X" w$ I9 N ^) }9 J
2-6 Hadoop优势" q" \: F( D; c D8 x
2-7 Hadoop发展史
7 r" W6 I# H& A$ E2-8 Hadoop生态圈4 ` i, M# @9 m
2-9 Hadoop发行版选型0 @! e& m2 E5 z$ y5 O9 Y
2-10 OOTB环境的使用
2 ^0 S5 ^' @% B5 T$ Y1 F, n7 i+ d% h7 G
第3章 分布式文件系统HDFS3 B- Y0 Y1 V' X/ `* T# m8 X! l! f* K# Q
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 r8 }1 @* k6 m/ Z( z3-1 HDFS概述& I0 m3 e% R9 `
3-2 HDFS设计目标
h0 y8 V8 {1 a3-3 HDFS架构详解
5 e; }8 ]7 ]- z6 C3-4 文件系统NameSpace详解2 R* H5 j6 _1 L7 F+ w8 A2 E
3-5 HDFS副本机制( Q; P# ~& c; F
3-6 本课程使用的Linux环境介绍% D D9 F7 v$ M0 y# k: W
3-7 Hadoop部署前置介绍
8 Z6 i& i& I* M( `3-8 JDK1.8部署详解7 y8 {& l: d2 z+ U, b* ~/ E
3-9 ssh无密码登陆部署详解
# A4 t- A$ _% a3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
. b7 x# D" H4 G# n3-11 HDFS格式化以及启动详解9 ?- M+ y2 B' B0 F9 e4 w
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰# ~7 J' O* O! y0 W: f
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
; K- K! f3 f& }2 d3-14 Hadoop命令行操作详解( D( n; R, E& p
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
; _. R* K" `1 M6 m3 o4 F4 U5 p3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
/ V7 d# V% O; y. E3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
% J7 @; f( U. [3-18 HDFS API编程之jUnit封装. t: B) D2 J3 v6 @& J7 {
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容4 \+ ?$ w' x9 Y( z/ @! p) i( P
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
8 P; k5 I* d5 l" b6 i6 o3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
' j- x# ^7 O/ P3-22 HDFS API编程之重命名
/ D# \, Q" y. y! d. [2 v9 w3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile; |9 G) H' o9 o4 {2 j ]
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
& O' J# m9 t. B2 m5 w7 o5 Z3-25 HDFS API编程之下载文件
* Q2 w! V+ I5 `% d4 p) _; q3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容7 z6 K* U5 Q( ] d/ n! Z7 E
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件7 K- U j, D. m* f( ^
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息! a D. O4 M# _
3-29 HDFS API编程之删除文件
! }* u8 N/ e* U* z* \3-30 HDFS项目实战之需求分析' S. G9 z) v" I1 o- i3 i! r
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
6 G; N3 t+ k' U+ w# _% ^3 l3-32 HDFS项目实战之自定义上下文" d+ X& _% {+ O. ^9 c: t
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现0 b5 Y2 Y2 }6 \5 l6 w6 A
3-34 HDFS项目实战之功能实现
+ q$ M0 t6 F/ |) Z% E3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码; B; y/ F/ z2 ^, i B( L
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象# E$ z. |6 h$ @$ a7 O4 N8 _/ l
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
3 U( U0 u# }- p* g% v3-38 HDFS Replica Placement Policy7 A4 ]; ~( A2 ^ S, j
3-39 HDFS写数据流程图解
6 O/ s9 K- z) s9 F8 z1 a7 b% L6 T$ H3-40 HDFS读数据流程图解: W3 O# i3 Z1 Q0 Z. z
3-41 HDFS Checkpoint详解
6 q0 a' E1 F/ u7 X W3-42 HDFS SaveMode
/ J; v0 P0 M' I! `) e: y
# h0 l8 v* z9 g' K$ l [! f第4章 分布式计算框架MapReduce
6 K+ Z5 Z: D2 W2 f8 G3 t1 h0 \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 |4 N+ I' f, y% S" f' A( b4-1 课程目录7 ~4 K% A7 _2 d O e" N/ v
4-2 MapReduce概述; k3 t( N& z: O& X$ S4 q9 ? Y, ^
4-3 MapReduce编程模型详解* H+ Z: ~% ~& p: f+ ?
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
! `) [! F3 X6 `& r: r4 r4-5 词频统计之自定义Mapper实现/ c; x* T! S4 L# w$ ?: E: G5 \
4-6 词频统计之自定义Reducer实现- E h5 v4 `% ]) u1 b% ~
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
# u2 w( }- u3 C$ ~4-8 词频统计之本地方式运行! _. h$ Z1 t4 z2 B4 @
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
' |2 N9 a* U/ _) [0 y( N9 Y4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
6 i% r6 x: o1 i3 F' \4-11 流量统计实战之需求7 `* q; {- \( D; A9 g
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
9 T3 g2 S9 c& j2 y4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
P: \) A9 b/ @. h1 x: z9 R! E `4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现) S; C4 c/ G) B9 p7 S
4-15 流量统计实战之Driver开发
" B4 F8 U" D3 J" J/ E2 g4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
/ |5 g3 V1 Z) k1 J5 X; x4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner& E0 C: V0 \' _8 y
7 j. @; }1 [$ |9 Z2 b9 w
第5章 资源调度框架YARN, f) T9 s$ N0 v3 A+ A4 V- |
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。
- [8 s3 H) K0 K9 m5-1 课程目录# p: o; t; B9 H
5-2 YARN产生背景
9 u1 ]2 W+ L, M) m6 ^) ]5-3 YARN概述9 [: [3 D/ G1 Z
5-4 YARN架构详解1 \7 Y8 y5 w; r+ e5 Y
5-5 YARN执行流程
9 C% T( M, c) e- h3 h5-6 YARN环境部署, Z, {" K' `$ {" E
5-7 提交example案例到YARN上运行6 y* @0 ~$ D" E$ B; ^+ q
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行% c4 {; v# v+ t* V4 a6 V- X
+ Z6 _7 t8 }" I
第6章 电商项目实战Hadoop实现
: |* _/ M4 O0 }7 I5 M5 P6 i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。: W' k" o8 \8 V! W7 k; O
6-1 课程目录- `1 j, ^/ T" D" K( Z
6-2 用户行为日志概述
- F0 T0 f+ k( A$ L' K6-3 为什么要记录用户行为日志4 K8 I$ j$ y: q
6-4 日志内容介绍* X0 g1 Y) \8 @2 p. ^0 j. p( G, }
6-5 用户行为日志分析的意义所在
, z7 w) y [" s6-6 电商常用术语
9 B6 j5 W2 d2 F9 Z6 B* Q+ F& U& T# f6-7 项目需求描述% R: k1 M$ v) p
6-8 数据处理流程及技术架构; Q2 R: G, [8 B
6-9 浏览量统计功能实现8 H( S* B4 p7 J( ]
6-10 省份浏览量统计之IP库解析! c+ n/ m( x0 e# E& Z
6-11 省份浏览量统计之日志解析. d' p- s' i0 s# M8 l2 V* |
6-12 省份浏览量统计之功能实现
( {1 s8 x0 w4 z0 k, h/ R6-13 页面浏览量统计之页面编号获取" T: t7 N- U3 R, F" I" B1 p
6-14 页面浏览量统计之功能实现& h/ e5 K t2 _; j: q2 [% F
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
0 Q- K; l/ Q$ L v; `( ~3 s6 Z! [6-16 原始日志ETL操作
- [$ p! Y' E; H3 {# T6-17 浏览量统计功能升级
' o; c4 N. l& w( r6-18 省份浏览量统计功能升级# O1 t& d, w* T1 p3 T2 u
6-19 页面浏览量统计功能升级思路
. O8 L C k! K2 p6-20 打包到服务器上运行
~8 {& b8 ^' i( g6-21 项目扩展
' ]+ {4 Z) S# X b/ ^7 Q0 H) N5 D1 j6 Q3 @
第7章 数据仓库Hive
. }2 u$ r7 }" s; ]! \8 o H, V4 d0 `- Q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。
/ K$ q1 [( ~6 C+ H* y# `0 b8 S& D7-1 课程目录; k" H9 A4 x! s8 v4 W
7-2 Hive产生背景/ c. ~- r% O% y9 q( Y, O
7-3 Hive是什么; W& \3 |) b) Z3 e# T+ p) F# C
7-4 为什么要使用Hive% N& w8 s" P9 I- d! O& C4 F! X
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置5 [* B- \* c. g
7-6 Hive体系架构1 g. q4 |8 m) B, o4 o: q$ O
7-7 Hive部署架构
* j6 Y( ` a& Y8 o# ?4 g' m- i7-8 Hive与RDBMS的区别
6 ?! \8 O. o$ T; Q7-9 Hive部署
5 K) o% u$ q; o1 ^) V) ^7-10 Hive快速入门! I/ s' s& Q. g5 S/ d) `8 c
7-11 Hive DDL之数据库操作4 y, r0 G4 q# m! b9 f% P
7-12 Hive DDL之表操作% U, n& {" m& e8 ` N6 f
7-13 Hive DML之加载和导出数据
, n* B4 [* d4 F% R- r+ C7-14 Hive QL基本统计6 k* [3 h l! k6 r3 ~
7-15 Hive QL之聚合函数
" |; I \" g2 w7 G7-16 Hive QL之分组函数9 x* Z+ T& O2 w' W L# j
7-17 Hive QL之join的使用$ R/ f/ I) N8 M( @; J6 V+ D9 h
7-18 Hive QL执行计划
' m, Y; J3 ~$ C6 B$ u- A; M2 K: y+ h- b% {& r* W- ]
第8章 电商项目实战Hive实现
; o/ h4 Q4 J4 a6 f* v, d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。9 d5 x# x# Q" N4 Z
8-1 课程目录. _& |% E J( Y$ D, Z" V2 {
8-2 外部表在Hive中的使用
, j% T! f# o+ r; N5 C& ]. t$ {8 y) E8-3 track_info分区表的创建
3 V1 E0 b. x& N* p0 i3 L1 z8-4 将ETL的数据加载到Hive表0 a/ Z, ?! S( o: _# `; ^
8-5 使用Hive完成统计分析功能; I5 e# \2 w2 H7 N. l, I% G
8-6 Hive实现项目的方便性体现' S: p1 D( N( N2 Y! j# `+ s
$ s3 M. F/ R: N% J
第9章 Hadoop分布式集群搭建/ A( M; B, k: J" j
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。6 T" ~' f! P/ i( E* j* s; {
9-1 课程目录( X1 o6 {8 f- I: B; y$ X# t) ^
9-2 Hadoop集群规划
s5 D/ F* B$ d9 i9-3 前置条件安装: X9 W" X) g* `% q5 Q2 X8 J
9-4 JDK安装
% f4 q6 F( m" x" @9-5 Hadoop集群部署
7 a4 U9 A0 I; R" I2 L6 A$ K9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
# T- X8 `( t. l# K# F8 v9-7 课程总结* _; g" u' e* u$ O& m2 r9 V
- Q- E* w- ?7 ^〖下载地址〗 E4 f/ E( e$ I, r+ @
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+ @& ~9 Y2 _/ c/ W8 D
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; `+ N2 C4 T' z8 [1 R- g# ]〖下载地址失效反馈〗
4 }8 ]7 T9 k2 B% O3 b4 E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
, I% `4 L2 M- m( q- w7 B
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" ]" K# L0 D( \7 [9 l# o
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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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