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" n, L6 a9 K0 k〖课程介绍〗8 L7 r7 t. F" s; U# g+ _! B5 x2 C
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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4 t: L4 Z2 b& ^ a; B〖课程目录〗$ v2 Y% P2 p+ [6 y2 i
第1章 大数据概述
) C, ]; O: x: @ A: D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。
! E6 s Y( X+ I3 j P1-1 课程导学试看, E) ~5 B. H9 ^2 m
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）' w6 @; q! O1 [% p5 c
1-3 课程目录
& G' w4 E; L I7 F* y% q" q; ~/ S1-4 从一个案例说起
4 R6 M- e- s9 e. V% R' R* d1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
/ Q& F3 z7 [3 J* M6 Y( p1-6 大数据带来的技术变革: \, w6 o9 \! }) H+ Z1 r. ?
1-7 大数据现存的模式
; Y v" o! h6 O# w/ c1-8 大数据的技术概念" z1 z5 ^+ V' c% P
1-9 大数据带来的挑战
% @: U9 w3 V8 y) M) B5 ^1-10 如何对大数据进行存储和分析& N, l- a0 h v0 m; E; n D3 W
1-11 大数据典型应用
$ V3 Q; X. T, o4 T( J8 g
* s' f9 w' C. W& z第2章 初识Hadoop9 v$ s+ S6 x5 C3 ?
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。
( Z* ~- f& Y& i8 [- y2-1 课程目录
& v& u( g( B2 N0 @5 k2-2 Hadoop概述
' T9 |: U9 h8 \& O, g% E2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述7 H9 J% c4 I, v4 K* y; D8 }6 v
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
. g b- N/ T8 z9 V2-5 Hadoop核心组件之YARN4 _9 H( Q/ y/ A/ ]. ?& z* w
2-6 Hadoop优势9 q/ ]8 ~( J7 H4 z x/ \9 b
2-7 Hadoop发展史
, N, U ~# }! `% L7 s% P2-8 Hadoop生态圈
6 d; B" q; O, `2-9 Hadoop发行版选型% ]+ ` y6 l8 Y) ~2 s+ w
2-10 OOTB环境的使用
4 W/ _1 M. `) d: A
?9 V# w( C& z, Z第3章 分布式文件系统HDFS
/ C5 c$ L0 S7 ~ J/ d4 Z- r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。 ...
$ {, R4 \: d5 G7 q9 f1 O! T3 Z3-1 HDFS概述: G4 B) U7 u( t5 G/ f3 \
3-2 HDFS设计目标
7 |5 k8 d3 e1 v' [. Q3-3 HDFS架构详解
+ D. a' H( Z. ~3-4 文件系统NameSpace详解
! P' g- e8 W1 v9 `" I0 n0 z3-5 HDFS副本机制3 _3 D% d% z& X" B1 S; l' {
3-6 本课程使用的Linux环境介绍, G) P( j7 r9 W- I
3-7 Hadoop部署前置介绍) q. ^2 d) p6 }+ c9 V3 g: b
3-8 JDK1.8部署详解9 Y& W+ N) B9 _, L6 Y3 x
3-9 ssh无密码登陆部署详解" q; v7 |( e9 [7 I' X1 m
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置. |) o2 t3 E6 z# o2 j( r
3-11 HDFS格式化以及启动详解1 _8 [, v" R$ N) q& ?& \3 }# t. a
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
5 V& W; D) d2 l9 P; B/ o# ^3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动' `) O5 Q, \" [
3-14 Hadoop命令行操作详解
% o2 B& R5 s, N# ?7 ?0 C, t3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
. A& o+ I. R7 ~% b |5 E3-16 HDFS API编程之开发环境搭建! y) ~, b- q- ^( d) \( ~. T5 D
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发' \* X; h. D: x0 i: a: a9 C" k
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
* O5 W. X2 M7 @9 l, Z3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容! C. F5 n: n- ^0 ?, ^/ E
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
1 X3 q+ j- H' J" b$ N3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析$ z* x) m; C; C1 b; ]9 p$ }$ [3 s; w
3-22 HDFS API编程之重命名
0 v1 f1 }: b. b3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
/ k6 W) S9 n9 v+ {$ T3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
1 y G- ^$ t; w6 L3-25 HDFS API编程之下载文件
2 I$ j% h" D0 F, L- f2 I1 t3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
) @, |4 |+ p" E8 d3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
: D1 b- |! M6 k Z3-28 HDFS API编程之查看文件块信息9 \$ D& S/ P n8 z
3-29 HDFS API编程之删除文件' b! U" D& e9 @
3-30 HDFS项目实战之需求分析2 z. R$ g+ i4 E* \' f
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写% R8 L6 m4 U% X( h- d6 X' U
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
& E3 ^, h1 U! W, T3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
( o( v* H" m2 t9 C, x3-34 HDFS项目实战之功能实现
; Q X0 d1 h; o. T# x! i5 W3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
/ Y2 u% C5 i d( [: a5 V3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
( ~( O: y, B. r! t' m3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
3 _# Q4 h$ W7 N4 i$ d3-38 HDFS Replica Placement Policy4 H' Z; A9 h! P( ]0 y& A6 q
3-39 HDFS写数据流程图解0 M/ q2 v5 {$ F
3-40 HDFS读数据流程图解
: z( g) D( W- z4 M; L+ i3-41 HDFS Checkpoint详解- r& n$ _1 E, @: b$ i) g
3-42 HDFS SaveMode
! S" K& E" {% c" p+ ?9 L; Z7 G7 _# r% [7 H$ P8 X' W
第4章 分布式计算框架MapReduce
0 P; n+ m; ]1 J# Q: N) T& Z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。& z. f: _7 Y$ t% `8 l& S/ m
4-1 课程目录. x. V* R1 T) C0 i! F& n9 i
4-2 MapReduce概述
U5 M/ @% ?: }# b" i l$ y4-3 MapReduce编程模型详解
3 l+ g* \* [" m" m8 L4-4 MapReduce编程模型核心概念详解; L! M6 N1 c: V% x4 q0 e0 B
4-5 词频统计之自定义Mapper实现1 O; w( N4 n' S2 @
4-6 词频统计之自定义Reducer实现: ]$ ^/ `; g% Z( B: D s
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
- l3 W/ ^7 T" c! k5 L4-8 词频统计之本地方式运行$ a7 Q$ d6 F; w7 H
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: x! Y( p( V- f! w8 e7 r1 r; o
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看3 A( j& w5 X/ n# l" F! H5 E
4-11 流量统计实战之需求* W0 ]2 s' j7 q( S t* ^3 W
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型$ F9 e" Y! x7 S' A' n6 @
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
' B9 K" ^+ e# j$ S4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现6 a3 Q1 Q. E) Q! T3 O+ i
4-15 流量统计实战之Driver开发5 K* b9 C6 A, Y3 L. a
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用3 j1 J8 F! A$ v% n
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner& b( Y' _" ~* _6 f w+ ~" k$ R' t
. Y# G' w0 K& s7 ~第5章 资源调度框架YARN
" C+ P' ?0 I" Y' v/ s: h! 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。
1 {6 c8 B' m( |" V2 I9 T$ T0 B5-1 课程目录4 s7 p- [4 a" B% t7 z9 H, ^4 u
5-2 YARN产生背景
+ R5 }, \ ?, R! S: I' ?* Q5-3 YARN概述
6 \6 U" i! e3 Q0 @5-4 YARN架构详解9 M2 i' t8 z2 V- O2 A
5-5 YARN执行流程
4 t# n+ W- w0 M5-6 YARN环境部署
: ?# C* S$ h/ E5-7 提交example案例到YARN上运行
8 ~& H; Q1 n% c: G5-8 提交流量统计案例到YARN上运行' _6 G) I" z) k1 P6 v
) C; _) ]5 ~# Z3 ^" L& L
第6章 电商项目实战Hadoop实现. p# y% {6 P s3 T
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。
: s5 H( S. b3 B1 E; y6-1 课程目录$ p; o) C' X% _
6-2 用户行为日志概述- Z S' ?/ a9 ~ q
6-3 为什么要记录用户行为日志
' ?- }, @! k$ e. U6-4 日志内容介绍
7 J+ [) I6 v- k7 G. R2 p6-5 用户行为日志分析的意义所在
5 L' q2 S5 ]' ^$ H& w7 X! T6-6 电商常用术语
7 c- ~' P! ~9 F- U$ Y6-7 项目需求描述: l! `: L* w0 p' ^3 z, C8 o
6-8 数据处理流程及技术架构/ W1 D0 ?6 m% Q, c5 I$ b
6-9 浏览量统计功能实现
4 a+ R7 e- ]* H) b6-10 省份浏览量统计之IP库解析4 @; w8 z# s% \9 q
6-11 省份浏览量统计之日志解析
# D' z1 P$ t+ b9 m _6-12 省份浏览量统计之功能实现
" A$ f% ~8 k2 {7 s6 n3 |3 U$ D6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
" K" Z, r; ]% O/ B5 S1 F6-14 页面浏览量统计之功能实现
1 O8 J0 l6 `& P7 J' b6-15 数据处理过程中ETL的重要性
K( q$ d- `. t- m5 y6-16 原始日志ETL操作3 Y' c# O5 j. R) h
6-17 浏览量统计功能升级
- r2 ^! C' g1 g2 o, A! l" n6-18 省份浏览量统计功能升级
. ]3 b; s5 V% Y& r# x1 q" H7 l6-19 页面浏览量统计功能升级思路
- J. n+ h) \4 J7 p- ?2 O* `- M- N6-20 打包到服务器上运行5 [2 @, C0 e Y7 H- F! w* V
6-21 项目扩展
/ ?+ w. ~$ l2 m( t% ] I* j& a; ]1 E; e7 P8 i4 ~' ~
第7章 数据仓库Hive
& h) I& G' a$ [3 w- x, M$ ]/ g# 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。8 Q6 A, m2 g% f' i/ K" P+ ~) ?
7-1 课程目录
0 r! ^! j1 {; p! S7-2 Hive产生背景
) f# s! s$ `0 K1 J' j5 X7-3 Hive是什么- p1 @: V% ^( D: f9 d7 }7 \ J
7-4 为什么要使用Hive+ [! v3 q5 a- W7 o
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
7 r4 E5 s/ W D0 P7-6 Hive体系架构 F% V( O. r8 R0 b+ B' n. j" Z
7-7 Hive部署架构
7 A/ N: Z+ a; y5 D1 I0 I! s7-8 Hive与RDBMS的区别
+ {& p; C. a, }3 W$ v: P) j7-9 Hive部署
& o. K: T+ x7 `; @: M8 u7-10 Hive快速入门
# d& [: A5 ?9 R! a7-11 Hive DDL之数据库操作
. w; b! j9 L1 |7 Y5 E( u B9 ?7-12 Hive DDL之表操作
8 ~8 i9 ~( e4 j7-13 Hive DML之加载和导出数据2 h+ x4 G( D$ j _' m. N
7-14 Hive QL基本统计 C$ K" K- M% G
7-15 Hive QL之聚合函数
: B. I2 E+ }# N7-16 Hive QL之分组函数
, U$ t8 n$ s/ b7-17 Hive QL之join的使用7 K$ M l6 n6 a/ _- }
7-18 Hive QL执行计划, C0 F! w, s7 y8 {4 {
9 k5 r) I; m" I9 `8 g; N$ K+ {0 C第8章 电商项目实战Hive实现
5 `: T/ m5 F# J7 a2 q7 g3 s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。/ S- F, _& Z$ `8 I4 X7 T1 j5 E1 f
8-1 课程目录4 z: m& o* e$ `+ v3 Y E
8-2 外部表在Hive中的使用
' ^- _0 ?: ?% C- e$ \" z8-3 track_info分区表的创建
% g/ W3 y( G* a8-4 将ETL的数据加载到Hive表
' S! y1 b1 U+ O! B+ S0 C8-5 使用Hive完成统计分析功能
5 W3 y# \; L d. [& M. j3 k( ^8 k8-6 Hive实现项目的方便性体现
' x1 I o0 v$ u! R
/ ~* K- I. l6 B1 y! d( \0 d第9章 Hadoop分布式集群搭建
8 t3 V1 D8 l; o& w/ r4 I, o1 @( e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。
+ |, M+ {& ?# N3 A6 I+ O1 H5 z+ ?" {9-1 课程目录: ^& g) U9 b0 B
9-2 Hadoop集群规划- U( ?+ T! u3 v. x$ x/ G
9-3 前置条件安装
& m' S+ q3 W Z2 u4 v0 `9-4 JDK安装
4 H' p# {/ k! S/ N: i9-5 Hadoop集群部署
+ m- ^9 W; h2 @' K3 k9-6 提交作业到Hadoop集群上运行) ]; P" [& C; S! Y, H
9-7 课程总结
) P% L; n2 U4 D: L5 A6 d9 R
7 W' H ]0 o# H〖下载地址〗
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- D2 A; T, \' s+ C% Q2 u, Y
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. G* h& ]1 @& f' x+ o8 v! Y5 k0 ~
. M! F. F0 N o" a6 ? r〖下载地址失效反馈〗
: v2 f5 w/ t( b3 O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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A/ S& b3 B. S, ?: c3 N* |4 Z〖客服24小时咨询〗4 W* e, E9 F, c. N% S& e
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