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〖课程介绍〗 _1 g4 q+ b" Z! e4 u! [
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！
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: F- J5 r( D( ^9 L! P* z〖课程目录〗! h, D7 |' Z8 c! w: j1 Q! i2 M8 u
第1章 大数据概述
& N5 ^" @8 N9 S4 C$ ]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。1 ]- _+ J# s0 U; C4 Y
1-1 课程导学试看/ D- T+ W; P8 S& t. H2 ]$ h
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）/ z/ g% t5 E1 a) Y9 H$ A
1-3 课程目录
$ ~ [" K S) Z% }6 e& o1-4 从一个案例说起
8 f3 I' q0 s& \% a& a6 L1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看" |/ P; k. U9 l$ c5 M6 }& B5 O# f
1-6 大数据带来的技术变革
; L; D5 _5 J& G6 ^' F1-7 大数据现存的模式: i9 s0 G F1 S4 \" t/ E
1-8 大数据的技术概念
) ]9 V9 [! E F9 l2 G1-9 大数据带来的挑战7 H/ X6 a, |% m5 B9 Q' \ o
1-10 如何对大数据进行存储和分析
: f( q* [3 B" B8 h# h6 F8 W1-11 大数据典型应用" B5 Q" V& z }" Q# F; V5 m9 t$ ~
& {2 \8 _$ j; P" x2 u第2章 初识Hadoop! E+ `5 z0 r3 j& N( O
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。
, w) t* A+ f+ A# m/ N2-1 课程目录- A6 ^& w- X! w U5 D- b& U0 f9 {
2-2 Hadoop概述0 M% K! i* y+ r5 p6 y, Z6 r
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
?2 \$ [) A2 {) E2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
8 ~8 I& x: j! r8 ]2-5 Hadoop核心组件之YARN
' K0 ?9 o2 ?3 i: Y2-6 Hadoop优势
: P9 @) G* x6 m& x6 e3 b7 e+ B7 k2-7 Hadoop发展史
$ S5 t, }3 S( ^- ?3 `2 A2-8 Hadoop生态圈
' p( j! i" K0 {# b) d! Y4 R, b2-9 Hadoop发行版选型
, y# _, P# \6 Y" z& g" \2-10 OOTB环境的使用
6 i+ p6 c: a* d. s2 b
( v& C4 j! G3 d0 Y" F第3章 分布式文件系统HDFS+ Q" E2 Y9 O; Y c' ~
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。 ...& ~$ \- F7 A# J1 O9 U
3-1 HDFS概述
9 Q- X9 T1 ?9 i1 |7 B8 e3-2 HDFS设计目标
1 p' I( `% j2 J: r) [3-3 HDFS架构详解" R" u5 ]; [) P* J$ N
3-4 文件系统NameSpace详解
4 l3 n: I; y, H1 M& N/ ?! ]3-5 HDFS副本机制
. o0 I2 s8 w1 G$ W3-6 本课程使用的Linux环境介绍- J4 B2 K' w& {2 m6 T e: S* F2 V7 H* k
3-7 Hadoop部署前置介绍
3 u0 a% w9 L' \. |3-8 JDK1.8部署详解0 C, Q9 R8 Y' ^
3-9 ssh无密码登陆部署详解5 a3 @( s( G* l6 k3 x( ^2 p( x
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
& T8 i9 B9 v: d9 L! T2 j9 W G6 |3-11 HDFS格式化以及启动详解
t) ]5 d) k1 s4 U5 r$ r5 ?; t3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰8 a, r0 E, n( t8 K
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
6 h2 g9 b* N- H! N0 ?3-14 Hadoop命令行操作详解) ` y$ A7 [: H2 [' r
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制3 s2 d0 i# D% y G+ C& T
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
! V2 Z- D/ B/ B" ^/ e4 \, A3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发5 f% _/ h' _: U, ?2 }
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
7 H8 Z) m# s0 o3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
1 Z I# s6 C9 \$ D3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容+ V6 X* b. b0 T- F
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析/ p# [! |, k7 J o- P2 V9 ^3 k
3-22 HDFS API编程之重命名6 ~' S- L+ ?( z# A7 q
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile5 h0 E, n [9 q" H: d* ]& Z
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件% B& ]+ T6 q, |4 Y
3-25 HDFS API编程之下载文件
7 t% e1 A0 @+ f. v8 y+ c$ y3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
; [% S! F- G: {' E1 D; O% w3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
/ U- `- y! C6 h0 O H0 M* C3-28 HDFS API编程之查看文件块信息& o' L: L% l* w1 }
3-29 HDFS API编程之删除文件
3 q% q; z+ b0 @' q# \, x3 D3-30 HDFS项目实战之需求分析
% x& G( B6 u& I: U) Q% \5 q& C+ \3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
8 O) ?) @* l* }% N% A" `3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
" f2 a6 i. L+ s7 C5 T4 D5 n0 _3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现$ x7 l+ c$ W& w5 @/ d
3-34 HDFS项目实战之功能实现2 V+ v0 T' p( k( m* e0 a
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
% q* |; i) P$ m/ Z6 e( N3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象1 O) p' s/ y3 e+ q
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理- P7 j$ } q4 k* y4 \# p
3-38 HDFS Replica Placement Policy
' Z6 E' l* S) g: x. E9 b6 r3-39 HDFS写数据流程图解! m9 X" F: y& V; w7 m
3-40 HDFS读数据流程图解" _! z4 b7 @2 A9 p
3-41 HDFS Checkpoint详解
/ m- o0 D, {* j! Y6 O- ^3-42 HDFS SaveMode
# E7 F- F$ \7 F
0 J0 |! ]. j" \( j( \+ s7 {第4章 分布式计算框架MapReduce! c' r; s* s$ I/ \1 l
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。8 J3 L G! R3 H! U
4-1 课程目录6 u) Y, E r" K8 K2 K# [0 V. F
4-2 MapReduce概述
# T5 h7 e$ k* ?# Q8 v1 ~' v4-3 MapReduce编程模型详解0 K' I2 k" Y/ Y# `5 a7 K
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解; e1 ~ n; e0 ?( d
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
- ^$ n5 ~* ]( o4-6 词频统计之自定义Reducer实现8 E m# U2 V! n; @
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
7 j: Z/ Y& \5 b+ U$ Z1 b' @4-8 词频统计之本地方式运行0 t1 [! h5 i5 G) p( L
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: P, o P) q) {) b
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
: f) N: @8 z: ]0 B* J. i- V7 {+ v4-11 流量统计实战之需求; N; y+ P' t: M' S3 `
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
0 [5 ^0 K/ f0 b' f4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
; R" B7 A9 c3 o* w4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
8 m' G7 v: r3 H1 M$ S6 I. L4-15 流量统计实战之Driver开发7 `) M0 x& A& M8 b% a
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
" ~" x. X7 Z. O4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner/ I( Y/ e4 @! d/ b- |3 L7 C! v6 T
8 A# ?2 }+ A0 ^第5章 资源调度框架YARN
7 a1 U- I: x! b/ l- n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。; H% L9 \( n4 w- M( z
5-1 课程目录
- T3 i$ e$ w0 l/ ~5-2 YARN产生背景9 @: J1 B" W9 S" n8 P
5-3 YARN概述
3 s# e Y# i0 w: R7 }9 M5-4 YARN架构详解
3 ~. [5 I" ?- b5-5 YARN执行流程
# t) Q1 _6 ]' F+ V/ b T2 D5-6 YARN环境部署1 ^7 H e9 G+ W5 \6 q
5-7 提交example案例到YARN上运行
! p) @8 ?& b, k7 e7 L2 p+ ?, K5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
3 Q9 K4 R( i9 Z2 D# [( y, k5 M/ r* _
+ a! c2 O# d$ V( F/ y第6章 电商项目实战Hadoop实现
7 s6 `6 p1 s3 p+ Z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。
- H4 d3 S5 u; s# @8 G+ P4 M l( L6-1 课程目录
) g2 ^1 y3 I7 q6-2 用户行为日志概述6 b, X$ x! _7 u" Z9 N5 Y5 L
6-3 为什么要记录用户行为日志
( p; J5 I: m. z0 A5 Z) z( R6-4 日志内容介绍
# J1 @ K6 J6 U! e9 O* b, u6-5 用户行为日志分析的意义所在- } d3 f3 \' I* C1 g# y9 {) Y6 y
6-6 电商常用术语
g3 F; r, @9 |+ _* m6-7 项目需求描述
0 S7 i$ {9 p9 u6-8 数据处理流程及技术架构. h/ @( v0 D! w. h- N0 P! v( _
6-9 浏览量统计功能实现
/ Y! g' X3 y" c' ]: t6-10 省份浏览量统计之IP库解析
8 s" s* F, m* e" m4 P C0 ~6-11 省份浏览量统计之日志解析
b" B! c$ m" y' j9 ]6-12 省份浏览量统计之功能实现( e/ ]& G: K4 D9 ~- o2 J4 i3 o* F
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
- |& P% v2 j0 \* }# h% A6-14 页面浏览量统计之功能实现
; f. a6 y( G! \- P6-15 数据处理过程中ETL的重要性; x, p& g7 m6 U" Q! N9 L& o
6-16 原始日志ETL操作3 ~ M& k$ p" `% L
6-17 浏览量统计功能升级7 h- z8 ?' Y: W- ~, j# W% J. u
6-18 省份浏览量统计功能升级
1 v+ a% q- j! V F3 ^5 U6-19 页面浏览量统计功能升级思路
/ F, V2 s/ V% ?/ C" q2 }6 X& [6-20 打包到服务器上运行
' o5 b, `9 c# u5 \7 |5 n: w1 n6-21 项目扩展4 q2 ?& E% U/ b9 g- K5 D
% s0 i$ T/ T6 j) ?* F! H第7章 数据仓库Hive
, u0 G( I% L9 N3 P, x3 y& C U# z, b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。* b5 P, K. h. J" F
7-1 课程目录0 P: `9 F5 [* c2 N# J# `5 c; R/ q
7-2 Hive产生背景
# a/ k6 v6 h$ }' G: T# v! c7-3 Hive是什么
J0 k1 z6 h8 l7-4 为什么要使用Hive- Z: L) G5 |# U
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
: f" L; W- F, B" ], K7-6 Hive体系架构$ N) k2 t" I+ n- Q8 h8 ~0 l9 {
7-7 Hive部署架构
6 @( y3 t7 c$ a$ K" m' z2 [ ?7-8 Hive与RDBMS的区别4 Y! g3 E# n0 {2 ~0 j" B
7-9 Hive部署2 v& V7 P) l' P S
7-10 Hive快速入门
* b9 O. h* C7 r! Q7-11 Hive DDL之数据库操作& ~7 ^$ e, p* H
7-12 Hive DDL之表操作
3 b. s" {4 O3 i, v7-13 Hive DML之加载和导出数据
2 H( \# ]2 X; ^8 J7-14 Hive QL基本统计
1 y% y# ?% k: d9 k) R" z+ V( R% \! _7-15 Hive QL之聚合函数
/ T' |) O2 Z' {/ l8 K) D7-16 Hive QL之分组函数
( }3 i# k0 k+ L+ V8 @5 j4 T7-17 Hive QL之join的使用
% w' z8 a1 f/ U0 ^7-18 Hive QL执行计划
! h. c8 s' M; Z( `6 Q5 q6 f9 p2 h# I( V1 e7 S; `. k* e
第8章 电商项目实战Hive实现* X; p1 t' S* e, ]1 [4 Z: i, w
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。8 k3 U. s7 _: U$ F' s
8-1 课程目录
/ l, s' s0 V# Z% V; n3 `. M8-2 外部表在Hive中的使用
7 G$ P( R4 _2 K) w+ C6 R8-3 track_info分区表的创建
8 @9 z% h. k5 O3 d1 Q& j8-4 将ETL的数据加载到Hive表
7 d* z2 @1 @; N) |3 K% u/ [ x8-5 使用Hive完成统计分析功能3 o+ `- g9 S K! A \( c8 ~( x
8-6 Hive实现项目的方便性体现
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2 P' F. V) y" U" x. j( z第9章 Hadoop分布式集群搭建# F# G0 h5 h# L; g! I
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 O9 N; d
9-1 课程目录( s8 s- M+ }! H" X
9-2 Hadoop集群规划- z5 f) K4 I9 z N: J5 s2 g% M
9-3 前置条件安装$ z/ _6 F3 U- C, i+ d2 y7 l
9-4 JDK安装
7 Y1 Z6 p7 Z4 s [" m% r9-5 Hadoop集群部署, n ?) p6 V Q3 o0 T9 Z0 i
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
* x2 i/ ]0 ~+ b5 a" }9 T& X9-7 课程总结% M; I6 m' K, M6 k( o; Q
' o, q0 q9 @$ [$ P〖下载地址〗: }) l% V8 Q! E" H0 C% i1 l
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