; C4 j) P$ ]' y4 l+ j
6 W0 b" I* ^) x% o9 d
〖课程介绍〗
1 Q! q8 G# u$ c0 s! k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！4 W0 k# ^1 K* o9 ^
7 T' `+ M+ o6 L' e' h
〖课程目录〗+ k% v# i0 E$ R! D9 U
第1章 大数据概述- W# w& j7 k1 V6 ?5 g2 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。
6 A& A6 ]- P+ V; n# A1-1 课程导学试看
; H3 P8 g: n7 u6 b% ~- Z1 L: v3 j1-2 ***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）
. E x W# L2 n1-3 课程目录) L. k# |) z( j
1-4 从一个案例说起. B2 r6 u* @# P/ j6 W0 p
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看4 @+ Z' _: Y: c; s0 | U0 s
1-6 大数据带来的技术变革
, _# Y1 @% o- M- {3 K1-7 大数据现存的模式
- W+ s' Y2 r* u! \) y1-8 大数据的技术概念- n8 H6 m0 }: |) j! B# P
1-9 大数据带来的挑战
5 c( Z0 ~: a2 L1-10 如何对大数据进行存储和分析
0 M6 `7 X; r& H$ r4 v* S) O1-11 大数据典型应用
; r# K- e7 e$ `- S- h9 U4 u& d
/ M1 ~; o% i, \) `. s! K& @第2章 初识Hadoop
8 s2 i3 ?0 _; o* K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。
2 F! T# B9 M- O5 W5 ^- U3 r8 T0 e2-1 课程目录
$ _& a. o5 N0 @9 S( b2-2 Hadoop概述4 U# [; F1 a4 ~
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述1 Y, f0 |, [* Y
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
) R- m5 A9 B/ S. d2-5 Hadoop核心组件之YARN; X$ W+ j k ^. v, w$ L8 p
2-6 Hadoop优势- i; M" F; x, L j
2-7 Hadoop发展史
* F* e1 p& U2 |) [* c+ N' \- ?2-8 Hadoop生态圈4 h: P2 D# J$ \: e! }
2-9 Hadoop发行版选型- W d$ O0 e, u" L( q2 K
2-10 OOTB环境的使用
. T! O' c3 q% v& y3 P4 L& |$ w2 a3 R' s4 H b" J7 x2 e, A
第3章 分布式文件系统HDFS
8 P, V0 Z9 r, h! ~. \/ i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。 ...
+ |3 p% }" C/ B' f6 P3-1 HDFS概述
8 j, Z _' `( L8 f9 n' |# E. j3-2 HDFS设计目标
% r) v, K( D) {$ H1 h3-3 HDFS架构详解# H. y6 m4 W& ~: j( r1 @
3-4 文件系统NameSpace详解% \% P" _8 B! v0 @; R6 x/ j- h4 `
3-5 HDFS副本机制
; D2 X; b% Y( s6 c% l3-6 本课程使用的Linux环境介绍
: Q: h3 L8 X/ e2 j9 m3-7 Hadoop部署前置介绍
& d2 ]$ ~7 t6 g) i* g3-8 JDK1.8部署详解5 V- J$ {6 K1 r0 d( k. {) I
3-9 ssh无密码登陆部署详解5 K; M4 ]: N$ U
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
5 ?8 ?8 |2 S7 A9 g- y6 H( c7 C3-11 HDFS格式化以及启动详解
3 O' Y! o b( b7 N. o3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰7 ~. ?5 B& x, ~% M3 I/ C
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
! ]5 V+ B, w4 ]) y3-14 Hadoop命令行操作详解
! I1 W0 D" j+ q5 {7 P3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
/ r- f( x( H) E" y3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
6 y* j6 \/ u. c- A% H8 O' C3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发) B! b/ b; I% a7 h( X3 p( Q F. L
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
% m' [. f; i$ G6 M5 {- t4 u# D3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
1 P3 d1 u+ i% B+ f# t, D3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
9 ~; f2 K7 h& m3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析 Z7 |; y% ~; g. B! R
3-22 HDFS API编程之重命名
/ |0 n5 Q4 E1 J8 f$ J6 a3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
% l1 [% g) d' M3 D& N0 \2 r3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件/ h4 }& _) q* B- b
3-25 HDFS API编程之下载文件
+ h+ v w) [# f7 i6 k* Y3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容$ R. T4 D+ A# U1 E- i+ U; V
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
7 w) z/ p; ~+ r, H9 U6 Z3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
: ^' y* I/ |! D q3-29 HDFS API编程之删除文件- F% d6 |; z! G; l9 Z$ E& O' u' f
3-30 HDFS项目实战之需求分析; o4 y0 ~- e/ W9 S/ b, \- }$ V4 ~
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
: K. c. l' b3 [5 f! _# D# g3-32 HDFS项目实战之自定义上下文1 U" f9 I% M( P, {+ Y; ~* c
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现- R$ r0 ^. C; W: Q
3-34 HDFS项目实战之功能实现
3 G# O0 B1 Q, t8 \/ G1 c% D3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
3 f$ E4 t" q F- [+ Z3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
0 a% H9 l& h* S' _2 k* N3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
' j' l( u' u6 g1 t3-38 HDFS Replica Placement Policy
( p! O" _4 g% E5 V3-39 HDFS写数据流程图解
: `3 I2 d6 N) v5 x3-40 HDFS读数据流程图解. |1 r$ L3 m' c2 Y e
3-41 HDFS Checkpoint详解
1 v5 Z' O8 i h* C9 J# W3 ?& K3-42 HDFS SaveMode
8 \/ \) F. X0 Y( F
- p, m9 K0 z. ~- b* b3 h第4章 分布式计算框架MapReduce# x! p6 K' q) p
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。' x1 J5 t' B! e& _6 G' N( @$ z
4-1 课程目录
# b! u1 Q! ?# O/ j4-2 MapReduce概述( M6 M+ V5 Y: c
4-3 MapReduce编程模型详解
1 h0 a6 D0 `8 |4-4 MapReduce编程模型核心概念详解6 @4 X) C, b% O7 [; F% z) W0 r( F
4-5 词频统计之自定义Mapper实现& E3 C7 ~) g8 V5 R H3 L
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
: _2 C6 J1 M* Z0 v. }8 {4-7 词频统计之自定义Driver类实现
/ {3 @, P+ Q- X9 T( |# i( C& ]4-8 词频统计之本地方式运行
6 y1 I% C5 m7 \2 H3 B# C, m4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
1 h9 t7 ]; ~) O# e4 s$ X4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
# _- s9 @% P0 W9 G0 ?1 c+ I4-11 流量统计实战之需求
9 A8 V! `; K' X( w$ H, S% E4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
7 D6 ]% q# [; Z4 q' H0 D3 Y1 C4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
% x Z* S+ u1 a+ m) y* Y- h4 V4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现9 c+ S ] l: ^5 f/ R
4-15 流量统计实战之Driver开发# x% ?( Z( U$ Q
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
8 h! W Q! j4 @/ n) b4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
) {$ |7 }- A; w. `4 \- Z' c
" A. d7 M& z. Q9 B第5章 资源调度框架YARN$ ?& F4 ?" }' L9 ~# O0 v' Y/ X6 j
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。$ Q+ u' e0 e" K
5-1 课程目录
1 B9 b3 X( k8 F$ J( Y/ |5-2 YARN产生背景
2 n6 S( f3 u- U/ O. v5-3 YARN概述% |* h$ Y5 \: e ?* q* @: b
5-4 YARN架构详解
l S' ], A1 Z) |( Y5-5 YARN执行流程
9 h. G9 Z( Q0 \7 \/ d5-6 YARN环境部署
4 y! F" C' s7 {* C: _5-7 提交example案例到YARN上运行
3 w2 b8 p- }( l4 w6 T, a2 {" d5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
) Q: b1 v$ b4 B9 |+ Z ~; i+ R7 v7 L" G5 p. o8 h$ [: d O
第6章 电商项目实战Hadoop实现6 u2 Y) L8 V& n; u' G
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。* J5 l! o; U: }5 y( ]1 O
6-1 课程目录( ~. D6 x# R4 `1 h% f% _
6-2 用户行为日志概述& i1 T. r/ v) z" [0 g# r
6-3 为什么要记录用户行为日志
% s( l. o$ l2 w$ R+ A6-4 日志内容介绍2 J: v9 ?6 Z, k* {/ |7 Z
6-5 用户行为日志分析的意义所在- {/ Q) i7 H5 j
6-6 电商常用术语4 F a# [1 ?3 O7 m
6-7 项目需求描述
& x, \. }/ H7 i6-8 数据处理流程及技术架构
4 n, h: K8 z# e/ {3 n0 ?! Z4 v9 S6-9 浏览量统计功能实现
8 B( X* J- J3 }. d9 G6-10 省份浏览量统计之IP库解析; J4 X+ Y9 Q* q/ N! i
6-11 省份浏览量统计之日志解析* d" x9 Y2 [* v7 [' q# n
6-12 省份浏览量统计之功能实现* G( B) Z* ?; Y" h% x, [# c
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取% O& z. k9 m3 E
6-14 页面浏览量统计之功能实现6 l0 `) o6 ?- y% l
6-15 数据处理过程中ETL的重要性4 ~ H# g$ b8 |6 B
6-16 原始日志ETL操作
% N9 u6 k0 i; w, Q6 ]7 \4 [6-17 浏览量统计功能升级; D5 P* Y) x/ c; \
6-18 省份浏览量统计功能升级
" y# ?. G( W) U6 f6-19 页面浏览量统计功能升级思路0 [0 [. o! I3 g3 t: a( Q
6-20 打包到服务器上运行
; I* d9 k: O' Z |! ` G! p6-21 项目扩展; ^7 E) [2 E0 _% V: P5 Q
$ R. |9 Y0 s2 S
第7章 数据仓库Hive6 X0 O/ O( y+ b3 X' D
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。
$ N4 I7 p# u& Y# }$ w7-1 课程目录
" @) P6 L7 M. Y- K6 i6 j4 ]2 R h7-2 Hive产生背景
, K# v7 U- G3 S5 b& o- D n4 I7-3 Hive是什么+ D+ t) H& f2 I/ q
7-4 为什么要使用Hive" U: R- e' G1 X* M" F- z
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置; i9 X6 t6 G5 K1 p; W
7-6 Hive体系架构
: ?5 N$ ?: A; k2 M7-7 Hive部署架构
2 x4 }- d }0 J- n# s7-8 Hive与RDBMS的区别7 n% p- b. G4 d: G" d
7-9 Hive部署# K" I9 O% q5 _' q" G5 E9 m0 H
7-10 Hive快速入门' P. u: Y5 o$ @
7-11 Hive DDL之数据库操作
# ]) g9 d" e; a, f/ \* P; ]7-12 Hive DDL之表操作: m) d) `3 S% |/ f2 V% m" B+ F, {" M
7-13 Hive DML之加载和导出数据+ v) N2 N! t- z+ a# [8 Z" e+ t1 m% {
7-14 Hive QL基本统计2 z: `% a. E& `3 h" y" z+ O- W
7-15 Hive QL之聚合函数9 }' a/ E' g& R7 [+ J/ P1 b4 J- L
7-16 Hive QL之分组函数% a9 Y1 p E. [
7-17 Hive QL之join的使用" e. ] N* e( u1 C- n
7-18 Hive QL执行计划
- |2 u% h _% @# _# _6 V* r
; O4 g% M9 _+ X, m/ G, v第8章 电商项目实战Hive实现, C& `3 d# k8 J
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。
' P7 K9 T* I; R8-1 课程目录# `; V7 ~' U. [+ {' J, c
8-2 外部表在Hive中的使用. V9 S$ K6 m0 U5 K2 k# u. M" E
8-3 track_info分区表的创建& H& H7 e0 F A
8-4 将ETL的数据加载到Hive表" P, B8 e6 r) n) L% e8 O2 y
8-5 使用Hive完成统计分析功能; \% O' A6 A- w7 I' Y" |* s
8-6 Hive实现项目的方便性体现- L( L4 T, [0 Q0 A- A5 {
0 u: E! K' k7 h! v. Q' `& i第9章 Hadoop分布式集群搭建" F0 H9 I" v/ \6 Z" h0 P
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。
" J8 ~+ m5 V" p6 w. z9-1 课程目录) _+ t/ o4 X: L+ G: h
9-2 Hadoop集群规划& m1 {* V/ k: ~
9-3 前置条件安装
. [3 a* M% T# l0 W2 k, y. M; H9-4 JDK安装
- T3 F$ J7 E8 e0 O) T: {+ Z$ N, _9-5 Hadoop集群部署$ o' C: G5 h6 S
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行1 D V( E# b- ~- x1 a/ b7 S) b
9-7 课程总结6 o8 i7 u D! D: |- d
; e D: c' K$ Z( t. N
〖下载地址〗8 A8 P7 k9 t/ Z
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' V3 D: w9 s5 Q( t4 g----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
% e; D3 y/ [& N( r( v7 _ W7 ^0 E4 a+ F, @3 k
〖下载地址失效反馈〗
) ]' U. n3 S2 k/ W) I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; ^0 e' k$ g" s. r. Y
2 W& N/ m1 @. m7 b. K" c5 L
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