B5 x- J% T7 @1 k( D4 d& l
5 B) C' L" D& J7 t4 l: \
〖课程介绍〗# _# S- q/ _1 i) R
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！
0 _! ~9 `4 M6 f; c9 N* i" ^4 T, R" m9 D ^' W$ \) u4 }( Z
〖课程目录〗
1 g+ M5 i* @, [7 N$ s第1章 大数据概述7 E( t& U8 S' H. d# j
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。4 A; @! _0 ]: x
1-1 课程导学试看) a" ^- D# ?6 }% Q
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）
, d5 N+ ]/ k7 Q E5 H1-3 课程目录
1 i5 O9 |4 _/ b& m' u8 L& I# [1-4 从一个案例说起8 n# N2 y! i" A6 n( D: D- ^5 N
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看, e% Y" Q- c$ ~- r3 w1 h& k
1-6 大数据带来的技术变革
: P, F& Q A, B3 q5 S! p3 U6 U1-7 大数据现存的模式. o1 a! w2 Z9 O
1-8 大数据的技术概念+ P2 s" N% w6 U+ I5 ?2 E
1-9 大数据带来的挑战+ @# }' ~, |- ]3 n' o, j7 E* s
1-10 如何对大数据进行存储和分析8 C7 a, K# Q8 h/ b/ c4 A; a
1-11 大数据典型应用- r' X# k" b* [; Z& I
( o9 ^0 G: m1 ^, J0 {1 O$ u$ B# g第2章 初识Hadoop4 y# [& G1 g# ~ s
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。
0 g% s" C& ?. j J- C% U, U2-1 课程目录) n b# Z% x# ~6 O8 W, g1 j) u! k
2-2 Hadoop概述
. J2 b8 x' r- h2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
7 d3 N6 `9 } y+ [2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
3 t( c" c$ G# J' C$ P, W2-5 Hadoop核心组件之YARN/ }, \# Q: a- I
2-6 Hadoop优势
% B7 i( n9 f- }7 I2-7 Hadoop发展史0 T5 j8 m9 }. w
2-8 Hadoop生态圈
- V) b8 [" ]3 j- c, H9 n2-9 Hadoop发行版选型. y$ a% `, l5 w m; |
2-10 OOTB环境的使用3 }& B' N% p% N" W! Y
+ M/ R9 J- N4 H
第3章 分布式文件系统HDFS& [* }7 n; j# |
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。 ...
/ S1 Z* p+ I( E8 ^9 X" L3-1 HDFS概述! f a" x5 J, T: M3 e
3-2 HDFS设计目标
) ~/ R8 b- |3 u, I& P! A2 P( a3-3 HDFS架构详解
. w7 i/ y) G7 O3 h! G9 I( `" F3-4 文件系统NameSpace详解
1 S; z1 J* O6 D5 }5 e& ~3-5 HDFS副本机制5 t! L. X& @: X9 j' [- x
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
, v8 k% s x# B& w7 W3-7 Hadoop部署前置介绍
) p8 K; F. g$ j" k. J3 z3-8 JDK1.8部署详解
& o& N1 G3 Q$ V; l& F3-9 ssh无密码登陆部署详解6 ^8 L! c- L7 f
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置) i0 R j3 J: s/ z! A
3-11 HDFS格式化以及启动详解
3 T! ]$ ?% c \ T0 [( w% D+ r3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
* r* X/ i1 X7 k" B3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
' }/ y; W2 ?& _. e; _4 t3-14 Hadoop命令行操作详解' Z% V9 J: Y {2 E% d; e C
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制% ~) x3 t5 e* g; y+ J, R8 Z X
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建! p; G2 o% ^- `% O* ^8 a5 A+ y
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发+ R/ W3 q" e" d6 W8 b/ L
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
" g; i! }) _$ @3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容8 y* J, L$ S% S) G8 V* I& w& E" p
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容* x0 J$ ?: h! f2 |6 e* J
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
4 _% S8 m/ s5 g! P2 W8 G3-22 HDFS API编程之重命名
1 u/ Y4 B. E* _$ w/ f7 ^/ C3 ~3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
- n3 ` F* g) k% R' h4 o3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
! ~4 ?0 _1 a' [1 x A$ K3-25 HDFS API编程之下载文件
. u0 |, Z. t$ u; r# M- }' C3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
5 f7 r- _( H1 ` v& ?) |6 W& B+ y3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
6 v# e8 |; _4 Y4 I3 t; n3-28 HDFS API编程之查看文件块信息+ |% q% P# [9 a: x' i6 [
3-29 HDFS API编程之删除文件
! j% m$ Q2 v4 |/ _! A2 a* J, P3-30 HDFS项目实战之需求分析
' ?& ?: U0 t8 Y: Z( J- x/ ^, W3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
, s0 U& S2 `' {7 k: b3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
# `5 A% N( o+ T+ w8 P3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
0 G5 X' F; m0 Z3-34 HDFS项目实战之功能实现' e: H* I7 g2 M; ^. @5 j& m
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码+ ^1 Q/ _( ]6 v8 S2 P
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象& B2 D$ _* r9 v( P& x$ z; ~4 j7 N o
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
2 @3 m$ G+ F; v9 u6 N3-38 HDFS Replica Placement Policy. s2 C6 G0 |$ k& @4 E
3-39 HDFS写数据流程图解
; X/ q- d* P4 r) o' U+ s3-40 HDFS读数据流程图解
6 X% ]9 H# P2 m) L, k# m( Y6 n. }" M3-41 HDFS Checkpoint详解
! C- @$ q: z& Z4 p% z% E" U3 U5 Q3-42 HDFS SaveMode
2 x! L: N: V( f" T( B) |) l* @% e5 u8 X" _* n
第4章 分布式计算框架MapReduce+ |9 w" w4 r* D# }7 S
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# Z) R- x. z. e+ M* ~3 A. p4-1 课程目录, A' d9 i& [- ~* H* F/ {4 w9 q2 Q
4-2 MapReduce概述
9 _0 ^5 I$ Z5 Y2 G3 |5 n4-3 MapReduce编程模型详解
2 N4 x$ C) g6 X2 g& \4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
7 o# U A- x; @, Z3 y6 v4-5 词频统计之自定义Mapper实现
: w1 P% E p x: q- E2 U1 ~1 F4-6 词频统计之自定义Reducer实现# u; g+ X s% l% e. d
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
0 e( A3 s @) I7 z4-8 词频统计之本地方式运行5 X: Q6 z1 a1 k
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+ I2 i* A: D! ]: w
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看, w5 u4 b' L# x4 g
4-11 流量统计实战之需求
% ~* c& h P- q, @) j4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型 h" `, d+ t- o8 H: P
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类) ?, g+ u3 a1 d" h- {0 A
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
# O0 X2 k+ j R; K4-15 流量统计实战之Driver开发
# `) e3 {( r3 R# V* h4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用- _/ u4 O0 W+ N% m2 |; p
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner% m5 K9 ^( i: I. ~) Q5 w d- F
6 m+ N+ i2 h1 O$ f3 Z第5章 资源调度框架YARN( d% P5 C+ T7 Q! d6 q7 C6 b5 _
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。7 F4 s4 ?$ Q- v" }0 D) V" o
5-1 课程目录& u/ L/ m) J2 ` H9 Q- t% P
5-2 YARN产生背景
, l b- Z& H9 J% c4 [8 U5-3 YARN概述
9 f9 z A" Q2 S; I) w5-4 YARN架构详解' M' M4 V; |% G" k K* X
5-5 YARN执行流程0 t- w- i5 ]/ ]6 w
5-6 YARN环境部署( F. \4 N0 ` I1 U. ~
5-7 提交example案例到YARN上运行
; Y7 d9 t- H. J7 D5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
D; O: v9 I- z; a+ Z2 W6 T0 |; ?
第6章 电商项目实战Hadoop实现- {) L& t; H1 q2 Q. b1 K2 a
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。
- r4 j) f. n0 F# e# B6 @6-1 课程目录 m0 r0 H% s2 S) }6 C. ]
6-2 用户行为日志概述6 N. M: @' r2 _% b- j
6-3 为什么要记录用户行为日志# x" p$ n% u8 n' F& I* n4 Y' R. N% A% ~
6-4 日志内容介绍3 ~! C" R, q% s- ~$ E
6-5 用户行为日志分析的意义所在
9 E: M( W% p9 D2 v- f. B6-6 电商常用术语
g6 K% d" X2 R/ c* C' @6-7 项目需求描述
1 Y9 [# t# @/ h' b! D, S6-8 数据处理流程及技术架构
8 x C$ m9 {+ I8 w! ?6-9 浏览量统计功能实现
5 {# ?2 I+ e+ J6-10 省份浏览量统计之IP库解析
4 n6 E! }$ E: m- X' \6-11 省份浏览量统计之日志解析
" m/ u U4 V" f6 r) z* S6-12 省份浏览量统计之功能实现
; W( |8 g; b4 o( b x& |# @6-13 页面浏览量统计之页面编号获取, u# \* _0 s' e& R+ W
6-14 页面浏览量统计之功能实现; h4 K5 h3 \) n$ o
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
+ y) c& {5 N% g- ~( e6 [6-16 原始日志ETL操作
: o; A7 T* B9 B% m4 c, L9 X( S6-17 浏览量统计功能升级+ `3 X( Y8 F+ e& o- k
6-18 省份浏览量统计功能升级
. P( N! ?7 i: Y1 Q6-19 页面浏览量统计功能升级思路
' Q, I/ A5 x. Z; T' g+ K0 E2 ?4 R6-20 打包到服务器上运行3 h9 i3 |: u1 z! I0 v
6-21 项目扩展3 H @' y8 v) x( K$ @/ a
4 c+ ]+ O/ _* M. X# }
第7章 数据仓库Hive
e. e/ G8 p! q' X+ g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。
6 ~& v/ @8 k7 b, k5 n6 p' r' k7-1 课程目录) X- |! x: w4 t, Q$ x q2 ]! Z
7-2 Hive产生背景
' Z" [+ q8 d8 y0 Y7-3 Hive是什么0 I% }* q% R* q ^
7-4 为什么要使用Hive8 k' v$ Z- F' }# `) @$ X, Z
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置8 P% i1 Y3 o# ]* I" j6 z+ e/ M# O9 A
7-6 Hive体系架构
# ]6 b F% f8 t; J: W5 T4 b7-7 Hive部署架构
- L# C& I+ d2 Y# p- A0 D3 N7-8 Hive与RDBMS的区别
$ ?/ s9 e7 W' A7-9 Hive部署
* l0 }) U/ V/ D2 |* t2 ^7 H7-10 Hive快速入门
# c7 ?7 i3 W; D7 b7-11 Hive DDL之数据库操作
- u4 H6 {2 M7 u$ |0 p3 X7-12 Hive DDL之表操作' _4 o, k% U2 E' d, o
7-13 Hive DML之加载和导出数据, a; Q2 v: W, O/ J7 i* y
7-14 Hive QL基本统计8 m5 z( b. B/ P* a u
7-15 Hive QL之聚合函数
+ s4 ~$ ?0 d( b7-16 Hive QL之分组函数" s% u1 X8 |, _# |
7-17 Hive QL之join的使用
) I6 R: H+ k, q. Y* Z- u p7-18 Hive QL执行计划. u: Q4 L7 t' [2 L* u0 \; y8 b* }
/ W5 U" C) ?6 X& m& p- B第8章 电商项目实战Hive实现
% Y- S4 M" j# G: I! ~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。6 J/ V* X0 y( A1 t/ V7 B8 l
8-1 课程目录
l; }2 t4 ^3 e% H2 f N8 a8-2 外部表在Hive中的使用$ ~7 G) I7 z- K& _7 ~; S- i& u J
8-3 track_info分区表的创建1 P$ L3 t2 I" X) A: p: T
8-4 将ETL的数据加载到Hive表8 H6 a/ G0 g, u/ [/ K+ j
8-5 使用Hive完成统计分析功能4 `* m: g0 P. A1 i8 x
8-6 Hive实现项目的方便性体现
" F8 G9 W0 J- Y" f
4 D) }6 K8 S" G4 Q( M! C" J第9章 Hadoop分布式集群搭建0 K8 ]' A9 A4 \# k) D
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。
9 [- z6 ^! v6 M* R- c) G" B9-1 课程目录: z" x* _) T. a
9-2 Hadoop集群规划
$ }1 Y: K; t% d' a* W( o+ C! Q1 K9-3 前置条件安装& P6 p+ _/ T8 S7 J; b
9-4 JDK安装
) B% t% K! b" U" `0 E9-5 Hadoop集群部署1 o9 s% C% s( o2 ^2 }. p; n
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行' M8 s0 T/ X' e! w/ p
9-7 课程总结
. I) J" X+ X" I% o
7 E' H) s/ l! |$ a' c* J3 M9 |〖下载地址〗- j; b+ K5 @' k J' o3 k% E4 M. ]
; F, c, j* k3 m6 c% X
$ N" ?! X- p" }/ ?----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------. c% A' }. h1 @0 H. a$ E
) V2 i/ `% i3 A+ N' C f4 q5 L+ O$ `
〖下载地址失效反馈〗! F, {; N1 \. J. k1 u# e" q
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# t6 J) l# B/ U' }8 ^$ @. ^( X9 { H〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗' l) V" C: h3 F5 m% I/ j
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& K9 ?4 g* N( n2 a& n- {
, p- n+ N, k j3 W* O! p9 A1 w〖客服24小时咨询〗
1 V) u* S$ l' P9 O( c% ]7 w有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。' W$ H6 Z8 {) }" P/ ]: B& u
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