5 U D4 ?: w, [' m( @% \) a
, a: l5 R% ~2 }# F+ _. b+ N〖课程介绍〗
/ Z1 T$ l4 z; [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！
3 q+ e" }9 D5 X# r
! h% ~4 j) t: b! A, `3 C. D〖课程目录〗
. h9 m. u& Y2 p6 B1 q/ T* m第1章 大数据概述) G5 o1 b a P6 ^9 s ~4 n
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。
5 q& J( X! Y9 l/ k1 n I; H1-1 课程导学试看+ f7 p& k* Z+ U- I! z" N* |
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）
" o2 {! d# G" R6 U- S1-3 课程目录: k. ?( Z1 k( o# I# n
1-4 从一个案例说起
* |7 ~# ]# j. r* z! @7 x7 k1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看2 ~5 t8 g, @4 \
1-6 大数据带来的技术变革
5 E! _: G0 ~ e1-7 大数据现存的模式
, v* I# z$ {+ ?. T1-8 大数据的技术概念/ e5 a* i1 Q% R1 s
1-9 大数据带来的挑战. S! @4 z- h+ p
1-10 如何对大数据进行存储和分析
( z$ x; v" y0 N/ K" Y1-11 大数据典型应用
; y$ P8 l! H1 i2 \% b
) o+ r8 F1 ~+ b4 L6 S# ?, }' o: F. O第2章 初识Hadoop f: J% g7 z; \, 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。3 `9 f: E) M) s4 L
2-1 课程目录
2 A8 J6 I; u& \& M2-2 Hadoop概述
% Z% J0 z8 @9 a2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
4 `8 _+ Q8 f6 u# i0 m; U3 E2-4 Hadoop核心组件之MapReduce$ T& M/ Z% F- Y4 P2 j# ]5 Q3 k
2-5 Hadoop核心组件之YARN7 {' C6 X+ x& ^ {) G4 h
2-6 Hadoop优势4 |0 w6 F3 H6 J( V( Q+ }, A
2-7 Hadoop发展史8 H. X$ N4 l. \9 `6 |) u' y4 A
2-8 Hadoop生态圈
8 u% I' y. _ N9 X& y6 m' J& v& k2-9 Hadoop发行版选型
( E5 ^) T# h+ E; K2-10 OOTB环境的使用
! m% O1 ?; n- U' _ e
3 `* Y3 N1 V+ w6 @% I" x第3章 分布式文件系统HDFS% C7 C/ W4 F7 e+ v, I& f+ `
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。 ...! n+ P) N: M! `" G. g
3-1 HDFS概述
$ D' f; V* q3 `' J3-2 HDFS设计目标
) {6 R4 j7 U6 y3-3 HDFS架构详解
4 C4 Y9 J. x; K6 A, R! g6 c3-4 文件系统NameSpace详解
- K4 u8 h. E( f2 x! G3 z3-5 HDFS副本机制; ?0 U" S) i% I l$ K3 F1 d5 l9 e
3-6 本课程使用的Linux环境介绍/ E) r9 c# r( H% p/ y! L
3-7 Hadoop部署前置介绍
* j6 o2 q0 U0 u, [# w3-8 JDK1.8部署详解* B9 |7 [) i8 @: b
3-9 ssh无密码登陆部署详解
2 _ a' G( l7 C) U- K3 a3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
* I, N" f" r% A$ } _1 d+ Z3-11 HDFS格式化以及启动详解
! n3 h+ X5 g. r: F7 H3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰9 P: P8 j0 x1 k
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
1 o7 i3 M% N) `3-14 Hadoop命令行操作详解
! z) L+ m6 [4 w5 D* T3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制" Q# n1 s( @: i0 r- h
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
6 ?7 d3 l' V* ~. ~' I3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发# _5 ^# {0 K8 o& l& C
3-18 HDFS API编程之jUnit封装9 q& A) m: ~" h, K( o( p
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
9 E! e* N& V$ w0 F) ?( G3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
! @6 d" T0 f- k; P3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
6 @$ v( W. t4 W m& a: h3-22 HDFS API编程之重命名: w4 }3 j/ |, E# U/ `+ J
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile9 G2 t) `- ?( N% }
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件% r4 n8 X) T. V( d% x5 P( n
3-25 HDFS API编程之下载文件 F \0 l" u n2 v3 k$ _. F* \- K
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
" `# f1 Y: u' n) }* L# q1 w3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
- T: x8 _; {. }) X# A3-28 HDFS API编程之查看文件块信息: _! Y2 X" g) |8 R- b1 Y5 Q! _) k1 k0 [; S1 i
3-29 HDFS API编程之删除文件1 C' U+ a! Q+ I: a6 z* r$ P2 i* w
3-30 HDFS项目实战之需求分析( H: L5 E. @* _+ N
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
& } [5 H- D4 o6 O3-32 HDFS项目实战之自定义上下文/ n- u8 ^2 a1 S4 s/ l7 |
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
4 Z; q7 |8 Z# u. R9 e% m+ L. ^3-34 HDFS项目实战之功能实现
/ b2 R. d k& t. C3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码: \, W5 U" R) S+ Y2 P
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象( P" A3 h$ ?0 Q" Y
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
9 o% W8 @' U# z. N3 [6 q6 T3-38 HDFS Replica Placement Policy1 v8 r* z. y% m4 h9 d9 R
3-39 HDFS写数据流程图解
9 k7 e4 k$ u: k0 [3-40 HDFS读数据流程图解
5 i- I( `+ S3 y% `. A. _5 e1 R3-41 HDFS Checkpoint详解
0 o" Q# U) w1 l. E$ ?6 k3-42 HDFS SaveMode
+ I! P; S9 I" k$ N0 X* n% J) z- y) M
第4章 分布式计算框架MapReduce4 b0 J9 K0 N* 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。7 v+ s& E- b0 S8 |4 X' Z
4-1 课程目录
; I9 {- o5 Q$ J4-2 MapReduce概述
& i8 m( i, ~3 Y7 z4-3 MapReduce编程模型详解! i3 i( i9 d; O+ w
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解& P- k8 w) a5 f" g
4-5 词频统计之自定义Mapper实现9 j7 s% R9 H, A- F
4-6 词频统计之自定义Reducer实现& R& O8 R, Y! [3 O5 J# ~
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
: u& m3 P2 c+ j4-8 词频统计之本地方式运行
; a* S# x1 i7 G5 F1 C% g1 t6 L4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码7 U& ?: f6 L! e/ v* a. A5 @$ f/ ]
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
s6 Y4 @2 e# I% l1 m4-11 流量统计实战之需求9 j) x$ [; T3 ~; T
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型" f7 G, |$ L, x5 C: o- V# j
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
. o8 z4 k5 ?3 |* J4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现4 K6 W: ?( }% m( i2 ]" z
4-15 流量统计实战之Driver开发: X4 `# F+ O7 j8 r
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用' t& Q' h3 a1 S! u4 F
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
+ n4 t: @# P7 A# P8 r
1 v& v" V4 Z: K) Q! C( w" y- F第5章 资源调度框架YARN
) _% X& b5 Y3 {# z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。
+ K* m" ]: x0 v W1 [% ~9 S5-1 课程目录
2 R1 W/ D( H! @0 F" P5-2 YARN产生背景
1 O3 c# y$ n+ k) T' J: O. t5-3 YARN概述$ R1 z2 l2 V7 z' G" w- |1 G: g
5-4 YARN架构详解, L" B1 f0 N6 q6 G
5-5 YARN执行流程
$ j& a( Z1 f% g- K8 ]+ P5-6 YARN环境部署, }5 c _' F) S% i/ }
5-7 提交example案例到YARN上运行
9 ?8 X/ j1 l6 E8 F6 n5-8 提交流量统计案例到YARN上运行% y; i0 ]) V" ]1 C
, N+ A: R; N% [& m; H# }
第6章 电商项目实战Hadoop实现
2 |0 G4 g! J0 }2 O9 K' _2 e4 C* |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。
" g& `, h' |9 v1 K6-1 课程目录
: b5 `6 B$ m8 F2 n0 k& \* k6-2 用户行为日志概述
0 Y5 Y( R7 R* ~# L6-3 为什么要记录用户行为日志
8 R7 u p' L0 [6-4 日志内容介绍0 Q' p2 K* v z$ L' u* s
6-5 用户行为日志分析的意义所在% U9 K2 ~" A5 s/ q
6-6 电商常用术语; a8 t8 C; Q9 D* r4 L3 w( [
6-7 项目需求描述7 H0 A9 M. I! C/ H
6-8 数据处理流程及技术架构
; e5 {2 O: Q$ Y# H w/ W6-9 浏览量统计功能实现& Y, ^- w- O& w6 e
6-10 省份浏览量统计之IP库解析/ ~+ P a) V6 D+ }+ L
6-11 省份浏览量统计之日志解析
3 A0 W4 V; `9 K( Y! y8 u. D4 y6-12 省份浏览量统计之功能实现! f4 p+ q1 b0 w/ I. r( @/ i0 t
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取) b( Y4 {) w1 }8 Y& ]1 V. p* l
6-14 页面浏览量统计之功能实现
; u/ [% k4 ~- Y9 {% N6-15 数据处理过程中ETL的重要性- {9 T, }( J2 V3 Z5 i$ C) f
6-16 原始日志ETL操作: K3 R* ~5 P$ k9 F8 B0 x7 r/ f: e
6-17 浏览量统计功能升级% K; a0 f( f) V m
6-18 省份浏览量统计功能升级% ^5 T8 @: b7 q
6-19 页面浏览量统计功能升级思路
, ?3 Z' q% o% @0 R7 W6-20 打包到服务器上运行
4 ^% m/ N' @* a: r6-21 项目扩展
, [" t3 U; B' w! q1 I. I# Q# Q- R' `; n5 Y- E, [' |
第7章 数据仓库Hive" M# `: _! N" P. z5 L5 ~
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。5 n8 T6 X8 @9 t
7-1 课程目录
/ L1 v/ S, U: V& i& y7-2 Hive产生背景1 V& e/ n, l% O" |! x
7-3 Hive是什么- |1 `) S& s" D3 c% `. e+ k
7-4 为什么要使用Hive
3 }; n: q1 E, c8 `; H# s+ W7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置2 A6 K p- n$ j' O5 ?
7-6 Hive体系架构
! g# E: K' D; @8 G8 Q+ V7-7 Hive部署架构
- I% L T* _& F1 |4 v7-8 Hive与RDBMS的区别
# c. O2 {! J% U: J& n7-9 Hive部署) d/ g" [7 K5 E! ]
7-10 Hive快速入门* ]8 n! E# w2 h1 n' _
7-11 Hive DDL之数据库操作
: d& s% O: n; p6 h8 z$ e7-12 Hive DDL之表操作9 A- V `+ X A* n8 O
7-13 Hive DML之加载和导出数据/ g7 a% p6 t+ g
7-14 Hive QL基本统计 N# ^. b: Q) g
7-15 Hive QL之聚合函数
0 c' a9 r. K- V7-16 Hive QL之分组函数% c( m$ Q7 h) p0 x& N9 I/ ~4 ?
7-17 Hive QL之join的使用
7 M; B0 | i( O2 E' V4 Y' a7-18 Hive QL执行计划5 p% c4 ~1 X! E# M7 x
2 r2 p+ |) Q$ |4 D4 ^第8章 电商项目实战Hive实现3 @# O8 @5 z* s+ 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。* y8 _# E8 g0 Q e# g
8-1 课程目录
) n! V: u/ w" g) }" m" G. d% f4 t8-2 外部表在Hive中的使用
1 ?1 j3 [2 K7 M8 {, {1 |% |8-3 track_info分区表的创建
* u$ }6 U! d+ K+ Y) |8-4 将ETL的数据加载到Hive表
; e% a/ f* G( y; B& u8-5 使用Hive完成统计分析功能( _0 S+ F( }, m+ f. C5 F7 T+ m
8-6 Hive实现项目的方便性体现( W6 p- F9 o" Z9 ~# Z+ Y6 u1 m* U
# H; H, w0 k5 k) p; l: G! |/ b- x
第9章 Hadoop分布式集群搭建. g1 C) _2 O% G5 k& @" v8 A
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。* C8 j* u9 D/ Z. i0 ^
9-1 课程目录9 w7 R. J- I; \ n: w1 ]4 k! K- E
9-2 Hadoop集群规划
- N3 y. ~& S# Q4 C9-3 前置条件安装
+ D( Q1 {2 P! p/ H) C# c9-4 JDK安装
8 _5 f! E2 R/ O- J6 v' [0 ]4 A& m9-5 Hadoop集群部署
3 C$ ]" `& Z, @& i1 I* i9-6 提交作业到Hadoop集群上运行8 O6 S- e! H. q* T! r# J5 H, j
9-7 课程总结
. M9 ]( ?% s ` c- O6 y# m* i- x( J+ R
〖下载地址〗$ m$ {6 W% m6 r# g2 Z
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; |. Y, X5 I2 |6 g( N. j〖下载地址失效反馈〗7 ]8 F: w# [/ @$ m9 Z
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: z9 d* H, j. A7 k
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+ d! a, |) U) B9 ~
$ Q) D t ?" `* H: f* z, t〖客服24小时咨询〗1 l: ^5 r1 \. C r+ m2 B# _
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。6 g: }" j" @3 M: s# H7 Q+ x. e8 ~
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