" }+ C% k% l. b5 d, Q4 S
$ q1 d/ H c) j7 `% B〖课程介绍〗" h* V0 K- @& f$ r. 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！) F7 n5 B$ M$ L0 V% D" C! J
1 n; R. v! f! s9 Y2 U. s〖课程目录〗
, S- m% i1 U, w0 ]9 n. k& k7 w* ?第1章 大数据概述
/ \, @' ]8 ^/ R2 [( c. g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。
8 B) j% [" d) O* ?3 F! ]7 Z. I1-1 课程导学试看. m) i; H7 x0 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）
9 [ I0 F4 U6 [# J$ E1-3 课程目录
* a. I, d$ _) j- e7 q y% {1-4 从一个案例说起3 n+ T8 E' ]9 j5 Z
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
- @+ p2 [% O( O, @8 K1-6 大数据带来的技术变革
. i$ C- Q! o9 l- s0 p1-7 大数据现存的模式* m4 o# \4 B4 ?4 M/ Z6 C
1-8 大数据的技术概念 W/ E8 r; V$ U: A; f
1-9 大数据带来的挑战3 _0 d) Y4 x) c7 _
1-10 如何对大数据进行存储和分析4 f. @- o' L% }, |2 H3 h
1-11 大数据典型应用
0 U9 \! y9 A3 ]! z- Z: _' ]' a; O8 w7 E+ u5 F- T
第2章 初识Hadoop
5 c0 C" K& h+ A/ Z# Q! g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。
5 ?% ^7 S3 }. a# s2-1 课程目录
2 I0 v9 Y5 n) n& B5 F2-2 Hadoop概述
1 ]* k1 [/ m/ q5 D5 _% N5 |2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述& m3 R& \1 O4 e" R$ {% u
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce% }& q" ]1 @, b$ H7 `% W7 \- ?, C0 F
2-5 Hadoop核心组件之YARN! e$ ~: O3 w: p9 @. X
2-6 Hadoop优势
4 H' H: }4 V( a6 [' u2 N1 N- _2-7 Hadoop发展史
* Z) V- U& c8 L6 ?2-8 Hadoop生态圈
6 T! \3 e4 p8 U1 S7 v$ ]2-9 Hadoop发行版选型
+ Y: {' Q0 ]. w2-10 OOTB环境的使用
" B! {: {2 |6 ^4 ?8 R( P$ r0 D7 L1 X% M, t
第3章 分布式文件系统HDFS, m* o$ X# w( n& B, 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。 ...$ U \. u( y) x. Q5 u) N
3-1 HDFS概述
9 _: d( K6 ]( r3-2 HDFS设计目标; x' K- @1 f7 {4 b
3-3 HDFS架构详解7 B7 t% @4 c4 P$ [: K5 y( v
3-4 文件系统NameSpace详解, G% O! H' c9 S' o7 z
3-5 HDFS副本机制3 d: J* t6 _& u/ K/ b
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
- c5 K9 ?. S' { q, _7 W0 |$ F3-7 Hadoop部署前置介绍
% k+ I1 F! w& j+ @; @! ]; X3-8 JDK1.8部署详解1 R. [6 ^8 u) ^! A( l
3-9 ssh无密码登陆部署详解
. V* _2 E9 r" H" D# Y! R; X3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
( \1 t% A, D* @1 o+ P* D3-11 HDFS格式化以及启动详解; j0 L3 O* |3 _9 d0 u
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰2 E( m! Q% }0 ]/ l/ I7 n
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
' ?+ M+ \ E0 n5 T# T4 v3-14 Hadoop命令行操作详解# N$ ~2 Q. f, a! r) @
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制9 ]0 A( S$ y9 I( B* ]( Z
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建# l8 n; @1 W, a( j! J
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
5 x& f( _, K2 _; s3-18 HDFS API编程之jUnit封装
# {$ [" A3 m+ o+ D3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容. V" ?1 @6 }4 C! m* m
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容" C5 Y2 S; J, s5 M0 X$ ^
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析 |! X$ m! v6 C( K* ?, r
3-22 HDFS API编程之重命名+ W' J* Z4 y! ~2 {( u3 m
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile' _0 [4 ^* p: E8 A* [. E
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件& C8 o6 w g3 t0 N$ b* ]
3-25 HDFS API编程之下载文件
! { p& C; h) Q7 E3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
# C# `1 I) X6 V4 ~7 ?" I0 Y3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件3 s0 y T- ` I' [
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息 G# [- Y( p" O' _
3-29 HDFS API编程之删除文件# R: m+ r( ^6 q9 N3 N0 b6 K, o
3-30 HDFS项目实战之需求分析
! s M4 e; F: [- T3-31 HDFS项目实战之代码框架编写9 o i1 U% j- Y
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
, y& Y* ]! {- h3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现, J6 }8 \, e: d$ l3 A
3-34 HDFS项目实战之功能实现
* K0 S$ f9 H9 f: B3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码6 g" F) N! h2 L' p- O( H
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象3 a5 J6 l" v E! d6 d5 _
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
( r5 \) }' t# d" k- e3-38 HDFS Replica Placement Policy
, A( X! ~7 }7 j& V1 [9 R9 C3-39 HDFS写数据流程图解0 m, S* c: l# c* u, L
3-40 HDFS读数据流程图解: K( d" a' L8 A
3-41 HDFS Checkpoint详解+ `1 R h# V- f. {+ F# V
3-42 HDFS SaveMode1 \8 n. J/ O7 G" a( s7 o7 V) ~! @
3 p* m* W: Q- Z J3 Z; f% l& E! M
第4章 分布式计算框架MapReduce( W5 v5 k& A- |* K6 B7 g! F
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。
/ @" ~4 Z. i9 g/ n1 o4 F4-1 课程目录" x! t" l: b8 j; Q9 f8 B
4-2 MapReduce概述
- o/ i5 b. J M O5 D2 n4-3 MapReduce编程模型详解9 x; A' g! @6 @. b
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解) p$ z) _5 l/ A
4-5 词频统计之自定义Mapper实现1 E- }% w1 @9 g3 p( L Z- u
4-6 词频统计之自定义Reducer实现8 }' {' m, h/ \0 u1 D4 m
4-7 词频统计之自定义Driver类实现# Y& s% j/ P; Y, a
4-8 词频统计之本地方式运行4 R& ?5 {/ z' r) n# ^$ B
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
% _% @# w2 u0 R7 o e4 R( K/ G4-10 词频统计升级之Combiner操作试看/ l7 G9 v, M0 h9 \. \
4-11 流量统计实战之需求9 x3 o! r' M5 T3 n# {) X! q
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
% v4 t" e0 J0 U: }4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
! _& _9 L4 {$ X5 t4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
$ J. I( g( g2 c- x. R, i4-15 流量统计实战之Driver开发- y% f- b1 _. ? W
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用 ?: y: M8 \9 @' j' o$ m
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner6 X9 l [8 v! M* e) y
! s, i, \/ r" v" ^- e第5章 资源调度框架YARN6 k6 c9 v' \+ C5 c: E
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。/ G0 R% V* X f
5-1 课程目录+ r8 j3 u: v1 l5 U1 J5 J" M9 e7 F
5-2 YARN产生背景7 w* W/ G9 a; H) m
5-3 YARN概述
0 A4 j: m& Z: z. q% i( z5-4 YARN架构详解
+ q4 k4 }- j- p9 Q; r( @, r0 e. l. R% B5-5 YARN执行流程
( f# ?6 p7 U W, p9 z# V7 K5-6 YARN环境部署" r7 \1 U& u' i+ j1 P$ g0 g) Z
5-7 提交example案例到YARN上运行
7 j% J8 S+ ~! L3 J9 w5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
$ G, }3 D" B5 j! w
* A" a+ {3 H: E第6章 电商项目实战Hadoop实现% B% Y- y* a' w% h
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。
& T/ {1 I. w5 J+ [# C0 a8 d' ]- y6-1 课程目录3 N1 T4 H' r% ^& {
6-2 用户行为日志概述
& G6 H6 w( l. R/ Y6-3 为什么要记录用户行为日志1 x Y% ]( N( u7 s4 Y0 f
6-4 日志内容介绍, Z3 z; E7 ^$ w8 ^. j7 \' S
6-5 用户行为日志分析的意义所在7 ^9 r4 F& ~( n; X# q# T& Q7 O+ g
6-6 电商常用术语
0 Y* B! D) e/ \9 c! z6-7 项目需求描述+ [+ v; F0 |- c# e7 d( p
6-8 数据处理流程及技术架构
) `. O1 {+ }2 ?6 M6-9 浏览量统计功能实现
% S0 P M$ M# e( { G6-10 省份浏览量统计之IP库解析
4 @) l2 H1 a3 ^% e9 L6-11 省份浏览量统计之日志解析
( @5 g* F( r8 W) F* u1 D$ t2 E6-12 省份浏览量统计之功能实现
& I$ I* J, X8 H$ u6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
3 Z8 }# Z6 c' A; Y [( u" u7 q6-14 页面浏览量统计之功能实现 M; |& M) P- l5 K1 w$ O
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
/ U4 f. C( Y1 h$ W& X6-16 原始日志ETL操作
( t4 H% ]! j. o2 a* {' b6-17 浏览量统计功能升级
5 N$ }1 }" ] D( X% A9 @5 K6 D6-18 省份浏览量统计功能升级
9 t2 z6 z: N ^6-19 页面浏览量统计功能升级思路; l$ D: p' h4 X6 _* A: C$ Q
6-20 打包到服务器上运行
6 c. _2 R* Q% U. x* @6-21 项目扩展
" `) d: \' S# ^/ v4 y
0 a. S1 R2 X4 v/ k/ m5 x; Q8 h第7章 数据仓库Hive- d3 p# j4 p h2 U) r
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。2 w9 ~1 I# i7 Q$ b% [
7-1 课程目录
- @7 H S) \; }- x+ J& C7-2 Hive产生背景
# ^# q3 t, Z+ t6 O. m, r( ~7-3 Hive是什么) Q& U4 h( [) q; q
7-4 为什么要使用Hive/ z/ z& I* t5 i" K3 t
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
/ ]& f! D" J+ p5 A: _, Q7-6 Hive体系架构5 P' K% j* Z: |/ c! C
7-7 Hive部署架构
- a9 g# h5 t. M7-8 Hive与RDBMS的区别
8 S; h& S4 X# V4 T& U% b7-9 Hive部署* u" `. r* _0 @# f, D
7-10 Hive快速入门6 s2 j. _, e7 f" [1 i, b3 H8 w& I
7-11 Hive DDL之数据库操作
; v9 o- ~" |# i$ Z7-12 Hive DDL之表操作
/ E0 d3 j5 L& A3 Y' C) f7-13 Hive DML之加载和导出数据
. [$ H1 v* j, L7-14 Hive QL基本统计/ ~; S3 W7 n9 k( L# L" q
7-15 Hive QL之聚合函数
" \* n [: E# `4 N1 {, \4 F7-16 Hive QL之分组函数
# W" ]5 r$ T( g9 S/ z+ {& [7-17 Hive QL之join的使用
7 B/ X& M1 C9 n. Q3 F+ B G- u7-18 Hive QL执行计划
/ U" G2 a/ { y# i4 Y+ h, K; X- _* C" H/ y
第8章 电商项目实战Hive实现5 ?7 ]) w$ l- ? m y. d4 G' G
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。3 x& w% ]. a6 @; e3 Z
8-1 课程目录
( z5 i' R# L" C' S$ ~6 e# g# C6 K( ?8-2 外部表在Hive中的使用
0 y1 [# I; i" D8-3 track_info分区表的创建 Z2 |+ j" v6 a: M
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
! A7 J+ V! E; v, ]9 o/ s7 |' W8-5 使用Hive完成统计分析功能
8 b# L- i- b2 G; @& P" K$ T8-6 Hive实现项目的方便性体现
8 z% O6 F/ p8 o. ?9 a0 h" w7 {4 d) T# Q- \) q& q2 m
第9章 Hadoop分布式集群搭建) R7 y! ^$ m/ ?# E& 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。
$ D9 _2 `1 N5 x6 N6 e- Z- K9-1 课程目录
5 |3 t3 d. }8 b+ E) g9-2 Hadoop集群规划
5 d8 k: X; [* R/ @* Q7 }" ^9-3 前置条件安装: k( _) f# ^% |- N; o' B
9-4 JDK安装8 c4 O4 I$ a9 g. H4 E& l
9-5 Hadoop集群部署
( {( ~! ` M" n h2 @ t9-6 提交作业到Hadoop集群上运行7 T: u6 n9 k& D
9-7 课程总结
: B0 K& c% Z$ n; z+ y( J' Z9 Z$ [$ I. D3 l3 M
〖下载地址〗2 Z: q# q/ O3 ]) J- P4 T1 X+ A* G
! u) h) `* q9 Z- }
7 e7 c5 q2 l' [" N% r% H----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------# x4 M6 N5 M9 F0 p; D& R
+ X& _9 }; Y. P4 |〖下载地址失效反馈〗
: Q. a" q+ u, w# P' p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.com2 M w/ p) N+ J# ^; L1 `
4 F: O. v: w0 ^2 W* o/ t
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0 s8 V' z. \, \" r5 a〖客服24小时咨询〗7 K9 k- Z' v8 n5 W
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q6 K( F0 j( U
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