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: N3 _0 c, {4 _* z6 K) D〖课程介绍〗
; G& S, r5 f" A1 W+ f$ r9 M1 L/ M* ^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！
. ] J) c4 {; ~: d6 U$ S& g6 M1 o: Z( i5 N* m, Z' [/ I P
〖课程目录〗
! w9 _9 \% b3 X, i6 `3 `第1章 大数据概述6 C$ v. Q/ H. {5 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。 Q. ?$ W# y0 ^1 @9 A5 P
1-1 课程导学试看
$ Y5 I5 ]2 o0 C/ B9 W9 j9 D1-2 ***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）; N5 n( ]) x2 v
1-3 课程目录
* e5 D; s& Z+ a0 O1 p c1-4 从一个案例说起/ r9 [: e3 [8 T/ k" y( S
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看+ o" ?& I! j7 E, _
1-6 大数据带来的技术变革
" d3 z0 ^+ n, P1 Q, M1-7 大数据现存的模式
2 u1 X. I, P3 C2 i1-8 大数据的技术概念" c/ h+ {6 T3 |0 ~
1-9 大数据带来的挑战/ y3 G( H+ Y/ X+ E
1-10 如何对大数据进行存储和分析
$ @$ Y# \$ _. \! W8 X1-11 大数据典型应用
. d- a/ P* ^! F. N
9 k3 w3 ~1 r% F) \第2章 初识Hadoop
# i$ K8 F7 [" x: b, F- 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。8 {% n: [; n" a* `2 ?! \0 W
2-1 课程目录
7 d! x4 u7 l! u9 r5 w2-2 Hadoop概述
0 g- P& A/ [7 ~3 g' u6 R* b2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述 X4 H/ P3 C* s& Q( Q
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce; z2 F4 A& F& c& P" Y
2-5 Hadoop核心组件之YARN
; s4 }* z. R: [: A; h2 z2-6 Hadoop优势
/ }9 b. y9 E/ [- W2 E7 b0 a2-7 Hadoop发展史" r" e! J- D' i `
2-8 Hadoop生态圈
# t" @6 f# o! c5 {/ m! m3 z2-9 Hadoop发行版选型
{! d* M2 y! r' n2-10 OOTB环境的使用2 y6 }/ i+ h" Z8 w/ Y7 [
3 T' d( T0 c& C$ K第3章 分布式文件系统HDFS/ x8 _# D" `$ D1 r2 U2 K5 _* z
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。 ...: C* D# e2 h9 C# z# z" I) I
3-1 HDFS概述
+ X" u9 K9 [. E. w! x3-2 HDFS设计目标7 {1 U% [& b c5 l3 f
3-3 HDFS架构详解! G- i: ^& u5 |( `2 Y% Q" f3 s3 g
3-4 文件系统NameSpace详解
c& K. L0 g1 G3-5 HDFS副本机制: f9 u; e- I! o: Y: k+ q
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
8 _( K& I& P+ z0 U `; n3-7 Hadoop部署前置介绍
# R+ U4 j1 V0 j( Y( L4 L3-8 JDK1.8部署详解# a2 H- d7 N0 d( F( |8 x
3-9 ssh无密码登陆部署详解* h8 b! _/ a0 B' I1 z. r/ G
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
1 j6 j. R& A; u) P2 j/ y+ ]/ @3-11 HDFS格式化以及启动详解% L" k4 q; F" ?2 p
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
* O# S; E( f8 |( {! S& w! v3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动1 |' S8 J8 f2 J5 R- t+ Z7 T% Q8 K
3-14 Hadoop命令行操作详解0 _9 w" }& i* K1 l
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制" x4 R$ n. z: f& C! H; M
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建6 W: H5 ^* O7 K1 k" w& U8 a2 }
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
; W6 M5 [9 d; A! I" I! g6 F3-18 HDFS API编程之jUnit封装; ~, B9 I2 C* ]7 M& M
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
4 ~* |! s1 {5 q+ G' O. b3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容/ @; W% ?' I& F
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析1 C/ _: ?$ }$ \0 I! R. p
3-22 HDFS API编程之重命名
) {# o) Q6 k: b5 @3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
{0 L' E1 c0 X6 [8 E5 L3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件+ Y% z* r' z: g
3-25 HDFS API编程之下载文件
1 Q# v/ d3 E1 x1 i7 ?3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
0 J( t& G, b9 }" I3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
- G V( Y( w' }& ]0 i3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
5 L( s' E5 s/ f/ [4 y" q1 F. P3-29 HDFS API编程之删除文件
. e. j7 J: f% a0 { o- w3-30 HDFS项目实战之需求分析1 o# P3 F( S1 M3 u2 p
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写& i- W$ v+ S, L; G5 j E. Q& Q
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
9 `1 {. p& |- v* m3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现% a5 P/ f; E; _( |/ d4 V: T
3-34 HDFS项目实战之功能实现
" @$ m* r3 b4 J2 k9 i2 z+ W. F3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
4 }* E2 U: s1 w% U3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
- z+ C# M, F$ \) s2 V1 m3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理! V" d Y2 u; l5 ^9 _: A7 T
3-38 HDFS Replica Placement Policy
+ C: K/ I. p( m+ q1 B3-39 HDFS写数据流程图解: t3 v6 o" a. }4 N; P
3-40 HDFS读数据流程图解
7 G5 i7 R$ w9 o9 |$ j3-41 HDFS Checkpoint详解
* n' s; X2 T+ v/ g. Z3-42 HDFS SaveMode
2 R# s/ ~) p# P0 {5 C$ T5 C R, |1 C: X0 F7 ^
第4章 分布式计算框架MapReduce5 C f c8 d) N
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。
1 \2 F# r9 F0 I4-1 课程目录* W& R8 r) w- e. [6 a a# o5 L
4-2 MapReduce概述+ n% d0 _+ D! t8 ^. I
4-3 MapReduce编程模型详解
+ ^# `- d# d Q1 }4 p4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
& w$ E/ x0 l. _( f5 u4-5 词频统计之自定义Mapper实现8 M2 t9 ~. L& b
4-6 词频统计之自定义Reducer实现8 h7 o* G# v1 _3 `" ?! c
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
# N* m8 a( b# V1 k" V! K4-8 词频统计之本地方式运行
a* `2 L$ [/ G8 {; Q4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码6 L$ Z) D, V, ^2 k+ u1 n* s* I
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
, Z. k: i2 ?% D3 @. k B4-11 流量统计实战之需求
* \* b) q/ _4 h. k4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型4 C7 y' W) {/ O( i ]" M
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类- n/ _( c# C5 C2 `2 w9 W0 ]% _$ Q
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
9 O* p4 z# l Z8 ?# }4-15 流量统计实战之Driver开发
x% {; q3 v3 y4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
5 v0 ?0 \5 O, ~. M; \9 X4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
5 Y y1 a& X7 B5 Y
8 K' Q& p i) |7 u! K j5 `- X第5章 资源调度框架YARN
' ^4 J' D9 K O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。6 m) O7 N# R( M( W# s
5-1 课程目录
& L; \0 j: ]. B( u3 w5-2 YARN产生背景4 }$ O x# S+ c& x0 P
5-3 YARN概述
- `8 d* n9 @( k9 M; [8 ` B2 \5-4 YARN架构详解
1 h3 w. @* y( D1 h5-5 YARN执行流程
6 t5 R4 r5 a$ K; D5-6 YARN环境部署+ Q/ m( L! ^- D5 A( `$ Z
5-7 提交example案例到YARN上运行
( }& N8 K) r' B8 I$ F5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
2 ^5 e/ f' U- e# l. U5 R; ]9 L1 W- \, a7 \1 l8 t6 I
第6章 电商项目实战Hadoop实现9 }) u F2 r0 n% ?* 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。
- Q: m: {; _: W7 r7 C6-1 课程目录: x6 J, R, r" A5 ^7 ?/ A
6-2 用户行为日志概述- E1 H& a$ w. C( l
6-3 为什么要记录用户行为日志4 y x- K7 L! o8 g) s
6-4 日志内容介绍 x5 [& |8 Z$ t
6-5 用户行为日志分析的意义所在0 T+ s+ `( v/ Q/ L* ~# M, s
6-6 电商常用术语# V/ {) [1 w$ o- [+ S. j9 I
6-7 项目需求描述
" D }7 a& H; D+ W- h5 r- @6-8 数据处理流程及技术架构
( X# P6 G& w& Z' }& Y P: A" u W6-9 浏览量统计功能实现
$ O3 M D5 B- i1 U- x/ e' H6-10 省份浏览量统计之IP库解析
% S" \" U0 B8 B; Y$ W6-11 省份浏览量统计之日志解析* L7 t2 X/ S0 X1 X; z6 h
6-12 省份浏览量统计之功能实现' a! b. u3 N6 U: ^3 }% }0 ? c
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取- B1 `3 a9 ?; t5 r
6-14 页面浏览量统计之功能实现' v( @4 D2 _, i4 c7 N
6-15 数据处理过程中ETL的重要性7 t, N* {; C% \2 Z8 K) N
6-16 原始日志ETL操作% z" x ]# P- x1 x
6-17 浏览量统计功能升级
* m3 \) Y# h8 Y; c6-18 省份浏览量统计功能升级
, b! K b$ m# E9 C6-19 页面浏览量统计功能升级思路
" A: b# h* u( S6 U( M6-20 打包到服务器上运行
$ o+ n" h/ r0 O- e4 }6-21 项目扩展9 J+ v- q' ?* T* X. k7 Z1 ~
3 G7 [9 r/ h5 U
第7章 数据仓库Hive
E7 f( X. e# a( S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。1 }! D0 a8 i2 }. p7 f1 E+ L
7-1 课程目录
5 n& P7 T- j6 _3 b7-2 Hive产生背景
! B n" |7 b$ m$ T9 c6 z7 N' w8 t# W7-3 Hive是什么
$ [" G" x% @4 r- n" `' h! w: Y7-4 为什么要使用Hive8 a5 X+ s4 Y: |: j
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置# i& w& c- p& v" M( \* n1 I( m
7-6 Hive体系架构: T6 F* k. y2 m" X& r
7-7 Hive部署架构" a6 f% y/ W. j
7-8 Hive与RDBMS的区别( q3 o1 j) g1 z$ ^' z0 e
7-9 Hive部署, O) t3 J( {9 M6 A6 O3 a/ G6 C& D! Z
7-10 Hive快速入门
9 k. N$ C5 h5 l4 R3 v7-11 Hive DDL之数据库操作
4 T. ?4 M$ b7 R% ^5 x! ]2 C7-12 Hive DDL之表操作
5 D* Q- j } c& n7-13 Hive DML之加载和导出数据
2 O* u9 f1 S4 b, ]4 H- M0 ~7-14 Hive QL基本统计7 X# V! ] K6 ~6 H' b
7-15 Hive QL之聚合函数$ }# j8 ?9 c7 V I; q
7-16 Hive QL之分组函数 L0 Y: _8 I3 {) W4 l9 s
7-17 Hive QL之join的使用
4 k! h; U/ O2 y: r9 o3 U7-18 Hive QL执行计划1 b$ E+ j, x& w9 f# k
. u \& g7 j+ Y b
第8章 电商项目实战Hive实现
* t/ u% I4 u* F6 a/ o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。: x+ }( G" K, g& |1 M/ G1 f4 M
8-1 课程目录
4 e& X' ~& l/ b. B2 }1 e8-2 外部表在Hive中的使用7 Q/ r5 T* r/ T4 P/ V
8-3 track_info分区表的创建7 S! @' R- L( C: W1 u \
8-4 将ETL的数据加载到Hive表 s" k6 R8 d, [ C. ^: D& k: y8 d# t
8-5 使用Hive完成统计分析功能
; }0 Z x: l& k" ?& \+ N8-6 Hive实现项目的方便性体现
, @1 s) H& Q) X& S4 U# [
( e0 m2 f. V7 l0 f5 Q: n: g& P6 B第9章 Hadoop分布式集群搭建
9 T; J- h2 {/ F; V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。
. J. R' u" G) k3 S9-1 课程目录- x0 ~4 k' n0 n" B# Q3 }8 {
9-2 Hadoop集群规划5 I0 v5 T/ i$ A. j
9-3 前置条件安装
; j$ F( P$ h/ ?, `3 I0 W* P0 H9-4 JDK安装' J) t% K: E" M" z3 }
9-5 Hadoop集群部署
" b/ z: J# b4 i. D9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
% b) E. d+ M/ y* C0 r% X8 {" `9-7 课程总结, `( t+ m$ |" `0 N1 [2 r. g5 ~
" w# b7 R7 e2 d% ~〖下载地址〗
+ F! A7 V' w" O5 [3 q+ E& u/ j6 Q1 o. N6 e5 Q
' a$ G& o5 F) D* j4 O----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------" F7 d+ T; P' E6 |$ O" F: i8 v. F
) D2 S6 \, ?- o9 Z. J. V
〖下载地址失效反馈〗
) A- j7 t1 K s1 {+ j0 K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/ v# F+ i/ V, o8 R2 F6 v
8 B$ ]' I+ R$ l5 x# S- ^5 k
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5 z: J; L+ c5 Q4 C0 J% ^/ v
. k9 B* [/ \9 w* r) J$ P3 A〖客服24小时咨询〗" a) b( B0 ?: ~- s2 _* b5 `6 G
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。# b5 K& I& J. I
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