( {* }# g5 b) k. b) A0 ]
: N9 G5 H+ R' q, w1 T+ h R, b1 g〖课程介绍〗
' `0 P$ f' ~8 ~% Q5 \* e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！
2 _" v( H4 ~: d+ ?2 L, `4 K
" a% K2 p9 X# z0 I' @〖课程目录〗 w1 X/ L0 a8 \! J: N7 P3 t" b
第1章 大数据概述) w5 @( v8 k; o
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。! T t- G& o# Q* b
1-1 课程导学试看
% N4 ?$ X( M+ d* S1-2 ***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& {3 [# [5 T& L1 U+ B* _1-3 课程目录6 t, i' {+ k# s2 j
1-4 从一个案例说起! {3 a( w0 |. _7 s9 y8 ?5 z
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看; R2 v6 i' h) X r& o
1-6 大数据带来的技术变革: Z g X% P, p6 J9 \" t/ {
1-7 大数据现存的模式
) @9 Y4 H5 S1 j$ _* |. b1-8 大数据的技术概念6 e7 r v2 j& b" g/ T$ y( M
1-9 大数据带来的挑战; ]1 I: N+ _8 d+ o( y) ^: _
1-10 如何对大数据进行存储和分析& \0 Q1 W5 A0 B
1-11 大数据典型应用2 S6 w& Y6 `* J+ z ?. k
, h' f. \( ]. _& T% P, m2 b2 A
第2章 初识Hadoop
" z# ^4 V3 D0 c( M本章节将带领大家认识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Hadoop的优势、Hadoop的三个核心组件、Hadoop发行版的选择，为后续深入讲解Hadoop打下坚实的基础。
- T( j) T. V; ^2-1 课程目录
- h+ H, a/ m: w$ n' D# r/ I A5 f6 s2-2 Hadoop概述* S- ]9 v+ u0 G \) _9 k; h
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
9 n9 q, K6 j) W! R5 Q2-4 Hadoop核心组件之MapReduce% y0 P1 z, e) L) M* g. g6 L7 i- |# v
2-5 Hadoop核心组件之YARN; K9 ?# `: X& P3 {: z$ X% E% t b
2-6 Hadoop优势
4 K& _$ e# N6 q4 ^2-7 Hadoop发展史
( i! E$ }; S* i2-8 Hadoop生态圈
4 V1 F+ S% p0 e' K, D* ]) I# }2-9 Hadoop发行版选型
, q* P. ^: U5 m! D2-10 OOTB环境的使用9 U/ f8 O- O5 t- u
' {" _% ~4 E( j3 \- x8 p第3章 分布式文件系统HDFS! p6 c6 }$ H. S7 w* Z/ ~" J& t; t
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. T) `% Z/ {1 D7 k5 |3-1 HDFS概述
1 t, C0 V4 q! a3-2 HDFS设计目标
7 q( f" c; X+ b5 ^# ^' s: j3-3 HDFS架构详解) C& E/ E1 |7 s% ~( \
3-4 文件系统NameSpace详解; j: R. ]: P* k) ?6 q* n. ~
3-5 HDFS副本机制# }: ~/ P! s* P, ]" v- W$ A
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
$ W7 O2 O& j; c% h" M3 G3-7 Hadoop部署前置介绍: T4 k( o. T6 n* e0 I' R" q4 z% j
3-8 JDK1.8部署详解
- M0 }# u) t+ j( [3 W3-9 ssh无密码登陆部署详解" Z6 I# M# { U
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置# g' X1 R/ i, J% z' ~- x. t
3-11 HDFS格式化以及启动详解( P/ ^$ p6 q1 |1 Y, \
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰& H# v" v6 Y" L5 ?" a
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
* Z( t7 j4 R) _! c0 ]) o3-14 Hadoop命令行操作详解
; U2 I4 s, Q8 Y" F! z, |3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
- @* D" W! m, {7 _. H8 ]6 U1 {3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
& N; O/ M+ q$ `1 {3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发& B- T9 y, ?8 J) R- T
3-18 HDFS API编程之jUnit封装: B; i6 a0 a1 ^; ^
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容# s/ ^% B8 V: [% r) C( i3 r2 H
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
# i- i% U) C L; q- m- |6 u5 e3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析7 t% l2 D* J$ z6 \) f6 E" W
3-22 HDFS API编程之重命名& h* q0 b' k1 B4 s3 ~' S
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
; b/ a. x1 m3 v# q3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件: r2 Y( T. z9 T- ?# S
3-25 HDFS API编程之下载文件
% H2 ]" }- n: K: E3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
! g3 O& @: Z+ M7 ?! G- ^( i+ Z3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
m' M& H8 ~$ b* }: V3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
* S7 f- H7 H! o0 ^; g- `& g3-29 HDFS API编程之删除文件
$ K" |8 j$ x5 p# O+ J- z3-30 HDFS项目实战之需求分析& |5 H% f, Z8 c8 d
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
7 P; M5 L8 C) a# F& b+ t3 Q3-32 HDFS项目实战之自定义上下文% T1 b! E7 N0 a7 k
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
3 S, T+ C" U! H0 @/ A3-34 HDFS项目实战之功能实现9 ?' Y; E R: a
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
6 P1 n3 v" r8 ?6 x: H- R1 H8 l* ^3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象+ l# l. j% z) j5 l. i s6 j; F( X+ j
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理! J. ^! U6 u, ?4 ?
3-38 HDFS Replica Placement Policy V! h. i! p Z+ \
3-39 HDFS写数据流程图解3 L! [& C' Q5 q/ e; k! w+ M3 A
3-40 HDFS读数据流程图解# i0 z# O& l$ a- P' j! B
3-41 HDFS Checkpoint详解
" A6 Q' ^, Q& R' ^3 M9 r6 A3-42 HDFS SaveMode! ]/ a* {; }- E, O6 y
; x! d7 c; o5 K
第4章 分布式计算框架MapReduce
e% o4 `# j. R9 l2 y6 ^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。
( \! N: b$ y) B' u1 h, o& H/ J1 }4-1 课程目录4 y* h4 g. g- J2 A" A" O; |. d) C
4-2 MapReduce概述
. E3 d- d% O( ~: ?4 F7 A4-3 MapReduce编程模型详解: }# F+ n# O4 d* G
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解# @' y3 K9 A8 y8 a/ X5 t
4-5 词频统计之自定义Mapper实现 O4 L* f0 P* X/ G) D0 @9 s
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
7 h) }3 n* h V3 P5 }* Y. @4-7 词频统计之自定义Driver类实现
! M' r5 ?5 J- ~+ s" Y; b4-8 词频统计之本地方式运行: x1 u1 F* s: _' z% }
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$ y1 q( h; P0 c* F! x+ q
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看! l) `$ o- X% ]( X, S$ `
4-11 流量统计实战之需求
$ Z6 b- r" `" q; b9 h( L$ M; }) n$ |4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型6 T$ U. f3 @7 ?8 ^& Y: R
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类1 d w5 B1 Y2 t* ?2 q J
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
# H7 p) x' q' M! |4-15 流量统计实战之Driver开发
4 u+ w7 l0 c: o: V9 l4 d4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用& i2 @6 e$ f# S; l
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
0 k4 l$ L: o! A3 z% @! A. ` f C
9 D+ b5 A1 t, X3 D% E第5章 资源调度框架YARN2 p) ^9 [0 R. t* ]! A N; u+ P% C
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。8 y; f3 B4 y: S$ }; A. `
5-1 课程目录9 N+ y* v4 W. w0 ?8 {
5-2 YARN产生背景
3 Z7 y' g4 U: j6 @5-3 YARN概述) F& R7 }$ p# V( v
5-4 YARN架构详解
" ]# Z' G( _9 M+ b0 U8 p7 v5-5 YARN执行流程% z" E4 J2 ?; l2 H2 J( ~$ r9 U, y( p
5-6 YARN环境部署
3 N6 Y+ W: I5 x3 m5-7 提交example案例到YARN上运行
; I$ C- A( y4 K, M$ ~: L9 X5 M" W5-8 提交流量统计案例到YARN上运行- E% \, R e4 |& K0 `" l, p
+ k# a5 z, _+ e i* Q第6章 电商项目实战Hadoop实现1 U( ^, N) \: T# u
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。
: x8 c3 m( J0 b5 Z6-1 课程目录1 n8 Y; V6 t. K" U% A
6-2 用户行为日志概述& g. ^; q* `! J6 O: R4 X2 `
6-3 为什么要记录用户行为日志) Y" u; h5 ~3 F) Y2 z1 q7 [
6-4 日志内容介绍, | Y' M7 z! `. P- k5 `
6-5 用户行为日志分析的意义所在1 }% l; }, H) [# ~7 p! }6 ?; w
6-6 电商常用术语
* ~8 o, _4 t1 p, E; d6 c' W6-7 项目需求描述9 K3 x2 R! M8 w! X N5 j
6-8 数据处理流程及技术架构
8 d- O1 ]! C; T. r- m8 E% [! [6-9 浏览量统计功能实现4 G b9 J% i8 T( J. R( \
6-10 省份浏览量统计之IP库解析
6 @3 n7 p* ^$ k7 G0 F' b6-11 省份浏览量统计之日志解析4 o% b( G0 f0 A
6-12 省份浏览量统计之功能实现 A( n/ a/ x! N
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
9 O t% m8 o* c0 n& ^% J6-14 页面浏览量统计之功能实现; |. {8 z1 A, e
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
( C7 ^6 Q! P) D1 i6-16 原始日志ETL操作% t& A* l/ J3 a$ o- k0 a4 J
6-17 浏览量统计功能升级! K& j7 Z2 o# C
6-18 省份浏览量统计功能升级
6 q/ B+ U, [! Q2 T; `% Q3 G8 w6-19 页面浏览量统计功能升级思路
6 b7 t4 S/ T k" [0 [6-20 打包到服务器上运行
* U+ Z6 s: I3 I9 n, m6-21 项目扩展
( b2 \# H: R# \" z$ ?! h, O$ M+ A* K# {
第7章 数据仓库Hive. C0 P& f. I8 N4 ~6 m2 G$ W
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。- x5 c4 z5 } F$ Y% V, r
7-1 课程目录/ V P* O: i# x: t' R* v
7-2 Hive产生背景
9 X8 C/ m5 L/ J; z% I) y8 ]! u6 U7-3 Hive是什么
* X" [* S: |2 N. [% ?3 l( f7-4 为什么要使用Hive
% c2 U, V; x7 o7 _$ L7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置; Q% G0 o8 @) G
7-6 Hive体系架构; B0 T' U& [ G! y
7-7 Hive部署架构
' L( E, v# x5 S$ H1 N7-8 Hive与RDBMS的区别# r+ {% r2 x+ j. _
7-9 Hive部署
& ? l) V+ X5 F% C7 m) ]7-10 Hive快速入门
9 I, H; M. a& i& X' G+ R7-11 Hive DDL之数据库操作
2 ~4 m! C% g2 X# f* z7-12 Hive DDL之表操作
! x, F, t4 t# O/ n* K% y/ v! J7-13 Hive DML之加载和导出数据- k( W* X$ \ s8 H- n& O _
7-14 Hive QL基本统计
3 R4 v1 i6 J* v/ a5 h7-15 Hive QL之聚合函数
, F* c. L, y0 W: ^' b' F: i5 {7-16 Hive QL之分组函数
% ? t; S4 [! I! Y8 e8 ?# Z' w7-17 Hive QL之join的使用
& e& b' r) S! y0 X2 b( X) Q* m7-18 Hive QL执行计划
" J+ H2 |9 `8 f' w4 f& h( n1 W
0 M$ ?( Q3 J; Z第8章 电商项目实战Hive实现
6 v6 q5 [8 g, g A+ H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。
# l3 S+ e( _9 P8-1 课程目录7 X7 G, |% q# N7 R% |* o- v
8-2 外部表在Hive中的使用
1 Z# H% L' ^7 O. S8-3 track_info分区表的创建- b% D/ ?( H. A6 Y" z* Q! c
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
6 i7 q& j8 z( L8-5 使用Hive完成统计分析功能
_; J7 j4 N' b% j; A8-6 Hive实现项目的方便性体现3 G1 t( [& k2 Q1 V( `7 R' w/ K
' M& ]/ O; C0 s" i8 k4 h0 G: J# c o
第9章 Hadoop分布式集群搭建, j# i/ l- M1 M. [
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。
+ @: a: {% A! ]' L7 x9-1 课程目录2 O7 N" n' f6 X
9-2 Hadoop集群规划
" N) \% i! O3 l6 p2 F2 q, W6 ], L9-3 前置条件安装5 o( ?% S/ c( y7 |; F! }, f& ^. E
9-4 JDK安装5 s* D" \; l3 s5 x) b6 b
9-5 Hadoop集群部署0 F' N$ T. M: w- M `9 X
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行; N `* Y; K' ~% @- `1 K
9-7 课程总结5 I0 _. v9 o8 c2 A; _$ X% R
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〖下载地址〗
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〖下载地址失效反馈〗 p) V( z% ?+ t1 f
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' c/ Z. E; J: Z9 C n! |/ z
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