; f' T. @' B5 R" ?* i7 u) g0 x- u" g: V: \* A8 S- @
〖课程介绍〗
2 n/ h9 k$ U0 w/ i) P. o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！6 J% o4 D5 r7 \1 C0 R! J- B' c
( @" E7 r9 [3 J〖课程目录〗/ d, _2 N4 i4 f. a& K7 h0 o
第1章 大数据概述) o D x5 D9 L$ A8 _
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。
/ b j& y# e# `2 ^! T$ ]) T5 }1-1 课程导学试看
, ~. d T) h0 h. 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）
+ h: G l7 r! a! S( L1-3 课程目录
! s4 T4 R. s/ A: s6 Y; s0 {& X1-4 从一个案例说起4 K8 \7 o, f$ Y8 _) m1 |: b
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看; e+ E1 ]& N, ]5 G# W
1-6 大数据带来的技术变革' j7 Y/ u9 r# ]- e
1-7 大数据现存的模式 q! o% D$ Q4 {/ R. C$ v
1-8 大数据的技术概念9 X3 c3 ~+ q: ~+ \( m0 H8 z5 d
1-9 大数据带来的挑战
. @/ n$ ^4 y: A: h) a0 `1-10 如何对大数据进行存储和分析. G | B) L0 R. m' w( I0 A
1-11 大数据典型应用/ l( f: |. D8 W6 H5 A3 }& L# q# E2 L5 ^
6 @; l1 g0 a( E8 u+ b& Z1 }第2章 初识Hadoop6 D& F9 b0 R; u" \* i
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 z: \$ M( ]/ a2 N2-1 课程目录
4 l* Z# X! L1 W+ Q5 F7 a2-2 Hadoop概述
2 k$ A; W5 y( J7 d( G. K( O; r2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
. o4 T( X/ M5 e: C+ y2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
2 J" H( `3 T& P1 h% O2 X/ A2-5 Hadoop核心组件之YARN
- v/ e9 t: d( W# Z2-6 Hadoop优势% Y1 ^3 J1 p5 p' y0 ^
2-7 Hadoop发展史! ?& |, L& Z" x; r
2-8 Hadoop生态圈
+ V. ?, w/ x$ k, f3 F& |. W' y1 _2-9 Hadoop发行版选型- ~+ M/ B) V! n* I& [' R
2-10 OOTB环境的使用7 Y: \ w" q( X9 H. B
* |( S7 R9 n) M; I% I* O1 M
第3章 分布式文件系统HDFS3 H" ~( o Q/ ^* K4 X, X9 K( d* 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。 ...
( ^' i% E% o7 _, J6 e7 R3-1 HDFS概述
) |- X$ i/ t' [# x2 S9 C3-2 HDFS设计目标# {. p/ V" Z, ^" c7 I+ c
3-3 HDFS架构详解
: O9 Y0 ?4 U1 S' F" m8 @! q$ j6 n. ]3-4 文件系统NameSpace详解7 d) J; n+ w, F6 R- ?
3-5 HDFS副本机制 S: `5 F, b$ ^4 {) Z$ A; z2 p2 P- J
3-6 本课程使用的Linux环境介绍8 j$ a2 J4 y2 y6 q5 |. a
3-7 Hadoop部署前置介绍
. P" X5 T$ B2 ]. \3-8 JDK1.8部署详解
& k7 m& I# N- N- [3-9 ssh无密码登陆部署详解
' a- i+ {) r& \4 e' W1 z+ Y+ z7 b3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
3 I; Y, F: [/ y |* Q9 k- `3-11 HDFS格式化以及启动详解. R% {; } z6 r
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
, J# h5 T9 V7 Q3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动" x0 J- [! k2 \5 J C4 G0 g
3-14 Hadoop命令行操作详解/ z, g+ z( c+ @! Y3 z G# m3 E1 G, F
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制6 h4 ~; n% v$ g
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建' i, M9 H4 X0 K3 {1 F
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
7 R& j5 b- v% Z( o) q7 H3-18 HDFS API编程之jUnit封装. Y1 f$ j' H4 S* [1 y
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
! P% H, i$ p$ ]8 |2 a" L/ ^3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
0 w7 V: R; |* k8 ~3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
) A4 W2 o- D. a$ p5 x9 E3-22 HDFS API编程之重命名
/ j6 w* M m2 c* `; Y7 `9 Z3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile" {( q: s Y" \* {; _8 I$ A; W0 Q0 ?
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件 f: \& t! [ J+ l
3-25 HDFS API编程之下载文件
% A p% e0 e- w8 y" l- b+ {2 y8 Z3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容& {0 A/ f. _' G5 n1 G. Z2 ]4 t
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
8 E8 R- A8 n; `* I/ P3 ]& ~5 S3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
$ M, H1 X! [% H! t+ v' D( p6 D+ B3-29 HDFS API编程之删除文件1 \! T/ ] G9 B- ]- j1 f+ X) R
3-30 HDFS项目实战之需求分析- z( E% o- C+ x# E a
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写 J0 P7 x/ m7 Q- @4 ]3 h2 i' N
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
1 o/ H) |/ H. q% I& f, M& I# _7 K% d3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现. |" }: @1 c# K- w; c6 n
3-34 HDFS项目实战之功能实现5 I" B. W2 L4 ^9 B$ j* i) ^
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
3 ~: _7 g% B. r0 t* } R3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象6 Y; O( f( ]+ z& T, H
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
: e; Y1 J# n: i% b3-38 HDFS Replica Placement Policy
7 Y" p) U! o1 t2 z# {# }0 J3-39 HDFS写数据流程图解
& s+ I2 y, C% u4 b" g" j% v) U3-40 HDFS读数据流程图解0 V& U0 Y* l- o% P! a* a ?1 |
3-41 HDFS Checkpoint详解
" j5 u) J, ~5 H# I: P. V ]3-42 HDFS SaveMode" |7 i, p3 F, m& L8 T9 [( R
7 _) `, S* x6 R. t& ~( w1 \' m2 ~# p第4章 分布式计算框架MapReduce7 e7 D! k0 \: V* u) R7 e
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。
) G5 x0 Z8 g; A) C* ?( ]4 x6 ~4-1 课程目录% L9 j# }& b% V& ^7 Y
4-2 MapReduce概述
" ~, O) K3 Y$ ?' [! h' t# y) c9 V4-3 MapReduce编程模型详解
& g; \% c+ \1 T/ G( _) D4-4 MapReduce编程模型核心概念详解) d" f+ X# \9 k' i. N$ n' G3 m
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
9 }! I; _& P7 R/ m' k% h4-6 词频统计之自定义Reducer实现2 D- \# S9 h0 j+ V
4-7 词频统计之自定义Driver类实现2 K; \! c& `8 ?
4-8 词频统计之本地方式运行
, t% t2 a8 b" m" t4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码) M6 D9 c& u6 L
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
$ _! P5 y) z+ s) I4 q4-11 流量统计实战之需求
6 N* I+ s- n5 Y8 ], x( n. F4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
; `& s5 x- U9 O8 `% X4-13 流量统计实战之自定义Mapper类, R' T1 c( y7 q) X- [8 p
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现" T2 b0 _/ d; F' z
4-15 流量统计实战之Driver开发
b7 ^+ r3 P2 h. G9 I. V4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
U2 x- L1 i# R8 f6 o9 h4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
: K! N2 o) q1 A2 A) C, G
5 U n h. X% h6 [第5章 资源调度框架YARN
; i" q! ?5 Y% J2 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。
4 ]4 m! Z. |7 O: c5-1 课程目录0 F# E* D$ E( J) |8 L1 ], |0 o
5-2 YARN产生背景: g& J( P% H) F( S" e
5-3 YARN概述
9 ~, z% b+ ~) A) T. @6 {6 N1 _; Y& U6 X5-4 YARN架构详解; f. H: @7 S6 ~/ \7 f
5-5 YARN执行流程
6 M- P0 l8 _5 f5-6 YARN环境部署
9 I% A: _. a ^) R6 }% K5-7 提交example案例到YARN上运行
6 [! g! |, ? |+ P1 ^/ p( {" r- L5-8 提交流量统计案例到YARN上运行# I% N9 y) q9 W8 G
* H7 M7 [0 s' b) }, P
第6章 电商项目实战Hadoop实现9 j7 p0 J8 e' _$ J R9 b6 N
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。
9 y3 L& K3 u8 P% G2 e# G! O5 `6-1 课程目录
' G7 {% T. }) g6-2 用户行为日志概述
) ^# h' \* p% U6-3 为什么要记录用户行为日志
- ]1 R3 P4 v* R6-4 日志内容介绍
3 B' X0 r! D( O6-5 用户行为日志分析的意义所在
. h" O b/ o* e' ~ R! C$ `! c/ C6-6 电商常用术语
4 c4 L3 J2 z; O' ]/ x6-7 项目需求描述
' S; M* K/ g* B2 C% K! E6-8 数据处理流程及技术架构: e( G o: V k/ J
6-9 浏览量统计功能实现8 |/ Z4 p+ `2 }0 ^
6-10 省份浏览量统计之IP库解析
% a: T2 N% P# e! f6-11 省份浏览量统计之日志解析
c% X- F6 \4 u- s/ j6-12 省份浏览量统计之功能实现; r6 C6 W5 y( h$ B6 K
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取" J! `0 @, {# U6 u! q1 D
6-14 页面浏览量统计之功能实现
3 V0 D P6 X; u6-15 数据处理过程中ETL的重要性
4 @# q7 t( q7 l: d; X6-16 原始日志ETL操作
" T: |8 ^9 z+ c) Y6-17 浏览量统计功能升级
( M9 e. A1 d) t7 z' |9 A1 A: B6-18 省份浏览量统计功能升级' p) R7 D' H2 w. m5 n1 T
6-19 页面浏览量统计功能升级思路: i) w5 K! x% X# B) C: f& X8 Q: n
6-20 打包到服务器上运行
; ]' \3 h* ~- ^6-21 项目扩展: s: s& A3 l* b$ Q; t4 U' I+ S
. i1 d. m! U' R第7章 数据仓库Hive" W9 l- _7 I4 X
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。) Q, f( y* \7 j) g) [5 n
7-1 课程目录
3 m3 V! h- N7 _7-2 Hive产生背景3 N% Q4 j8 `& d* b
7-3 Hive是什么
: s3 Q% I1 W1 D2 [ l7 `# s0 {7-4 为什么要使用Hive
3 t4 i& w+ ?% _% T0 X8 X0 ~$ Z" L7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
7 q' l# l, K% g- e7-6 Hive体系架构
4 u) S8 Y. y( a) R5 o& z; ?7-7 Hive部署架构( K- y0 M& [ M0 t8 [, s! V
7-8 Hive与RDBMS的区别
! X; k6 w7 A; L5 n. U# f& o7-9 Hive部署8 \( O) F" t. M; T1 l
7-10 Hive快速入门. M3 v; o. J% G* p1 Q6 I# V; J8 R
7-11 Hive DDL之数据库操作! E8 |. ^8 g1 B, v" v
7-12 Hive DDL之表操作
! O7 T2 T2 n3 i: [; N& Q7-13 Hive DML之加载和导出数据6 i+ k% ?' ^; E- N1 x
7-14 Hive QL基本统计
9 T, _9 O, V" F3 U7-15 Hive QL之聚合函数
" C! i; i. G) A; M4 ~7-16 Hive QL之分组函数
0 W! r; ?- `- Y: Z" A) z6 v1 q7-17 Hive QL之join的使用2 b, b4 @2 p) E( W+ [# _3 ~$ ^/ ^
7-18 Hive QL执行计划
6 j$ [ L4 T% ~; u) }& C9 U; w* {8 N8 D0 O$ u
第8章 电商项目实战Hive实现
& v9 i! r, g5 T; J本章将使用Hive对电商用户行为日志分析进行重新实现，让大家对MapReduce编程和Hive实现的方式进行对比，体会Hive在生产上使用的便捷性。
4 h6 U! ~* a! j9 U1 |6 g8-1 课程目录
% y9 \3 E, q f, w8-2 外部表在Hive中的使用
( L4 C# W0 k# L8-3 track_info分区表的创建
% r. X6 Y3 Q+ _5 U( _6 e8-4 将ETL的数据加载到Hive表8 F+ u0 x( u& Q$ c+ `( I3 {; O l6 Y/ G
8-5 使用Hive完成统计分析功能
1 {! o4 i/ k+ s5 D1 ~: v+ z8-6 Hive实现项目的方便性体现, @6 k- J! _# t- o7 y) k6 S
K5 z5 l/ Z- e, H' R第9章 Hadoop分布式集群搭建
/ Z2 D; t' a) D# I本章将带领大家搭建一个三个节点的分布式Hadoop集群环境，让大家对于Hadoop集群的安装有更深入的认识，并将项目实战案例运行在分布式集群环境中。3 Q( f/ \& y: q* D1 u
9-1 课程目录
' M7 l! h9 f, U# u7 \) p9-2 Hadoop集群规划
# O, P) I/ `8 r- h0 s/ P9-3 前置条件安装
( J0 y+ D1 F" z9-4 JDK安装+ Q/ ~9 |5 \. q X3 [
9-5 Hadoop集群部署* C4 J4 o1 Z; D- `, O9 O
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
; Z, m a( a8 i( X9-7 课程总结
/ O/ K- o6 d) d4 ]$ P4 C9 t
# g3 s3 \- a% N& u〖下载地址〗) o) d: r" h) k c9 G: o E6 l
9 P7 s3 ?9 j9 A+ D3 \
9 {1 Y5 b5 w q$ A----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
1 I4 L8 V% Y/ s3 v8 t# c- Y; A/ f; \/ |, S
〖下载地址失效反馈〗! X& z( m% d/ m+ T8 o: H4 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
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g, m4 }, B' T+ M D9 S有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。3 G% n0 C$ g( z6 o+ @ N
: O1 x8 i1 h! `6 r/ p8 n1 e% |) H+ R/ F! i
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