8 J8 _+ [6 Z2 [# E) ^) y0 j6 O) J5 h3 u. q* t
〖课程介绍〗
- k: Y, _* \' _3 _6 e/ D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！3 R3 V" W C: q# P+ P; {
! S: P, ~7 n3 g2 N〖课程目录〗( k+ l8 w u& Z3 N0 |
第1章 大数据概述3 x- d5 R m4 E8 G. B. \# X
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。% y! ?0 H" ^' t+ v2 D
1-1 课程导学试看& Y' ^$ I0 Y& h& Z6 E8 E; _4 o
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）4 S4 G2 y2 E9 @) h
1-3 课程目录
1 A* y. s- s% i$ n5 T: c1 w, _. A1-4 从一个案例说起
4 D( I2 {$ o: x6 p1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
% j3 z9 Z% f. L5 C& d8 g% j1-6 大数据带来的技术变革
: m/ U# ?/ S+ n1-7 大数据现存的模式$ r3 _# z: c: y) d7 c2 Y: t' j
1-8 大数据的技术概念
% G4 l% x! C/ {* x5 s1-9 大数据带来的挑战; d3 s: I- |$ M' d. P7 [
1-10 如何对大数据进行存储和分析; P8 U. Z6 I i* ^
1-11 大数据典型应用# ?3 R+ }8 O7 B4 [7 U0 _8 r
3 M/ M; u* b- Z! P第2章 初识Hadoop# z5 R& u$ e; Y" W
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。
& Y! A+ ]& F, r2-1 课程目录
2 r* D3 H' Z5 k H k- J2-2 Hadoop概述" T( v! z4 n: J' ?& ]* c2 I2 Z
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
S: X' }% f, P2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
% `; n1 O7 o& x2-5 Hadoop核心组件之YARN/ ~# X) Y4 c/ R9 S% }
2-6 Hadoop优势$ T8 n4 U$ P7 ^1 K
2-7 Hadoop发展史
' Y, D3 b( w7 w( C& M2-8 Hadoop生态圈 X2 l# F- i3 I( k. P
2-9 Hadoop发行版选型1 \0 d& E5 M- \
2-10 OOTB环境的使用6 A/ x% _2 n8 Q
6 [6 z6 k; F( s. X& ^- ?8 w9 l
第3章 分布式文件系统HDFS
( {: F5 v; Y# w+ ~2 }- M0 M0 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。 ...
0 O3 S( \8 U0 P7 b D3-1 HDFS概述
# a" \$ C& ~* x! l5 N3-2 HDFS设计目标$ y, e- p& O" l0 g& f! F
3-3 HDFS架构详解
1 f5 R* j% m$ G* X! q: N) F3-4 文件系统NameSpace详解; T' ^: k7 d! B$ R5 R7 D }3 I* C
3-5 HDFS副本机制1 O* E9 S, }( f
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
3 }8 K' P: u* A; f3 l4 w: f3-7 Hadoop部署前置介绍
. B& J* P. x* s$ ^3-8 JDK1.8部署详解5 h! Y1 [6 X8 l
3-9 ssh无密码登陆部署详解
. }5 }% X! ]) t3 z% a( y- K: [/ M, Q3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置* V/ ~& j, h2 V8 u; E8 [: [( k
3-11 HDFS格式化以及启动详解
3 N9 b5 \$ ~: F0 o( |3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰6 ?5 i/ W' ]7 C5 V& K) `
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动0 z9 t+ H0 |9 |. L& {( }5 @" D
3-14 Hadoop命令行操作详解7 O$ S. T8 W- \! m
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制% J2 u6 G" O# g5 U. `0 y& W! w- {) V
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建; F( f/ w" J# |
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
) ~( T3 F, X ? J3-18 HDFS API编程之jUnit封装( T M/ K& h9 P7 t
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
$ n/ |6 S! u: z9 K+ W# T. ]3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
G F' A+ W7 T& \- A" Q: Z' C' g+ i* d& ^3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
# Z0 r) T9 T5 j# Q3 w; ?$ U3-22 HDFS API编程之重命名5 R! M5 `6 N4 p- G1 A# c7 h; a8 H
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
5 D' F3 c. X- i; d/ f3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
Y$ `( |5 w) [: U0 i% L3-25 HDFS API编程之下载文件# N+ c7 g) v* s" {+ E: h5 o
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容* b% k/ z" E/ u3 R; D) B
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
, d8 l/ R N6 y# |3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
$ R N9 t# l# d: W3-29 HDFS API编程之删除文件1 |" N7 C' \) H, {; D/ ~, U9 c" X. `
3-30 HDFS项目实战之需求分析
6 m; e9 K) a' d' b. @: V3-31 HDFS项目实战之代码框架编写( t# Z5 p1 }* g, F( u+ _5 e
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
( W: z* E$ v4 K8 @3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现' s7 ]4 E: U8 O& q# t' _4 j. h3 L
3-34 HDFS项目实战之功能实现9 Y; F" Q/ G; w; S3 @% Q I3 X
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码: Z3 ^2 |( ]" g. _3 n, }
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象1 g4 E+ E- p* ?
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
, T4 D. H ^% ?. T% `$ w+ A# j3-38 HDFS Replica Placement Policy
3 |: ]/ ~' w) G/ |1 c3 U0 y5 u3-39 HDFS写数据流程图解
7 V& k s5 H) T% S. S, G3-40 HDFS读数据流程图解
9 p, @6 Q6 Y$ X4 h P* f4 A' z3-41 HDFS Checkpoint详解
3 C D7 n: x' V$ D }3-42 HDFS SaveMode. \3 f8 m0 d! P- g3 R; k
/ i" E* _/ A/ m2 B
第4章 分布式计算框架MapReduce
0 M" x8 V/ l- B+ _( Q, [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。7 K& u* s) _' j7 q$ t/ k
4-1 课程目录
& ~0 m+ I( j0 L7 l( G4-2 MapReduce概述
% A4 S b& V2 \4-3 MapReduce编程模型详解: Z5 n+ ]% P6 G6 W5 c3 E
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
$ h# ~! u% ~5 F$ M6 Q, g4 d& X- o4-5 词频统计之自定义Mapper实现+ ]" J9 u. g1 B6 V# G
4-6 词频统计之自定义Reducer实现0 z4 c! k" M1 C* a" i# v; G9 H
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
9 i1 [ l7 i+ f7 o, m9 L% }4 X4-8 词频统计之本地方式运行0 W$ ^% X& a8 M+ ]. \: C `
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
5 N ~# `- L: N1 |; ~) ~! [ F4-10 词频统计升级之Combiner操作试看) P6 T+ E# p5 A$ J# y- D
4-11 流量统计实战之需求' W! t; f+ m) o
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
$ _- p( G7 U+ ?& ?. v" A4-13 流量统计实战之自定义Mapper类6 ?* b9 |; G# R# V* |
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现5 M9 l/ B, I: V) H8 v: Y6 V
4-15 流量统计实战之Driver开发% i+ ~1 v9 D+ l; z* S
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用4 g9 I1 y' t* j8 z3 r4 N
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
1 _! x: K7 l2 ]9 K2 H4 g; H4 e$ l4 H& m) l
第5章 资源调度框架YARN
2 l) ^; X7 ^! f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。
6 U( x( |$ G2 b1 G$ w+ \) o5-1 课程目录0 {$ I2 p* V( }' Y/ p# k
5-2 YARN产生背景
, M$ r' J7 y {2 c7 Q0 h/ \5-3 YARN概述
$ K5 c8 @3 P1 Q" O$ {6 k5-4 YARN架构详解, k0 G8 E3 G0 m. b
5-5 YARN执行流程/ }: S5 | ?" v; P
5-6 YARN环境部署
- f5 z/ ^5 e' i" H* F5-7 提交example案例到YARN上运行, a' Z+ b! @0 e9 [' Y
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行3 `% O- P6 o) o
0 K6 u# M( m1 B. s4 i. ?
第6章 电商项目实战Hadoop实现. ~' W8 b. D8 y! D* n1 |
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。
! Y& R$ Z6 j m9 m' }6-1 课程目录! U V% Y6 \* m6 z/ K) L
6-2 用户行为日志概述
) {( ]1 z) P% N& l/ C1 ?6-3 为什么要记录用户行为日志
8 O E- k9 J+ i0 f6 C6-4 日志内容介绍
/ D, ~! w1 k# K W6 S6-5 用户行为日志分析的意义所在* q: z# e) Y( O. J; g5 q
6-6 电商常用术语, M# T0 c8 G k5 D; R% L D
6-7 项目需求描述
% e) k" \* A) M4 D3 e. k6-8 数据处理流程及技术架构
2 y! n5 e' J5 G( Z$ ^6-9 浏览量统计功能实现
3 i6 R7 v5 V4 `6-10 省份浏览量统计之IP库解析! t, L( p8 C1 K( J$ g3 _
6-11 省份浏览量统计之日志解析. s5 J2 O: ?6 F6 i
6-12 省份浏览量统计之功能实现
7 Q0 q% i/ v! b: Y2 g6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
& N" r2 I( y2 x" P6 h& d! `( K6-14 页面浏览量统计之功能实现
1 r7 E% P. n; K% u, X( ^6-15 数据处理过程中ETL的重要性0 @& l, h0 v! R) \$ d
6-16 原始日志ETL操作
8 Q$ ~! [% T) Q" Z. u i6-17 浏览量统计功能升级4 w) S+ U: A _9 u
6-18 省份浏览量统计功能升级
4 F* f% U" i6 W8 X+ b5 X% K6-19 页面浏览量统计功能升级思路3 @! e! b3 \& a# Q
6-20 打包到服务器上运行4 A9 \' E6 @5 z6 A
6-21 项目扩展
0 q9 b2 r* h1 p% ^ \+ e1 }5 d) X. B( o' u5 h( U! E4 M9 E
第7章 数据仓库Hive
& h. f, _1 D0 W3 [2 _, N# i A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。$ D% S9 |+ s( M4 c
7-1 课程目录/ u L8 \* h' _3 l
7-2 Hive产生背景
$ t( j! H9 @+ E0 G9 u+ N9 v% B8 _7-3 Hive是什么
" W3 g5 a9 e5 j7-4 为什么要使用Hive
/ Z0 }; |3 d% S3 U G7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置* x1 \( V* M. R! t
7-6 Hive体系架构# U+ ^& Z- Y, @' y; g
7-7 Hive部署架构
, U8 X/ w7 p/ R1 u9 q" e7-8 Hive与RDBMS的区别* B3 J$ P# a& g( w
7-9 Hive部署1 c/ P1 \0 @# \7 ?7 f
7-10 Hive快速入门
! ^# f9 \: {/ K. X4 v i7-11 Hive DDL之数据库操作
' u) ^* y8 x# S' k7-12 Hive DDL之表操作- D" Q0 w) A5 j. I- V) Q
7-13 Hive DML之加载和导出数据& |9 f# }/ C2 @3 |3 ]; O
7-14 Hive QL基本统计
8 N5 E: T* ^* x; X1 J; _4 d2 L7-15 Hive QL之聚合函数
6 i7 N* b. ?6 I7-16 Hive QL之分组函数
7 L1 d R' N0 z8 s) h7-17 Hive QL之join的使用, Z! C6 E2 t$ U& N7 h0 q9 K/ q
7-18 Hive QL执行计划
' I0 v( r. {$ ]* E
( ]8 l0 `' W+ r, P" W第8章 电商项目实战Hive实现
$ d {8 U% @. Z! k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 l$ Z6 ~/ B4 `1 n+ k8-1 课程目录
% w% D2 J d+ e# a1 V8-2 外部表在Hive中的使用$ A- n( a5 q/ P+ f" v I
8-3 track_info分区表的创建
, C1 K- ~/ N! I6 A+ |. @6 i8-4 将ETL的数据加载到Hive表
3 b$ M0 a6 k% k$ K: P8 v- K# C8 ]8-5 使用Hive完成统计分析功能0 W, n5 G7 ]3 O- H. q+ k
8-6 Hive实现项目的方便性体现2 X( ?, o) ^6 `' b% t
4 Q5 V1 |. c4 G. x/ \9 o7 h
第9章 Hadoop分布式集群搭建
+ e/ }4 n; k9 J' A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。
$ ^# s2 p4 v0 a( h3 w9-1 课程目录. y' I7 O* E2 X6 n0 V$ O' A
9-2 Hadoop集群规划( t; v4 q# Z# x v" F ]
9-3 前置条件安装2 G3 e0 V. g( T. L, n
9-4 JDK安装
3 {6 f K$ \/ m. {) R$ f, q9-5 Hadoop集群部署
O$ r5 l4 ^6 M0 D9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
# @/ S$ g/ W/ w- C3 h1 m( H& L b7 d9-7 课程总结. N4 v: \/ e; e' X
4 I3 T/ I0 W7 C- e; A
〖下载地址〗
, ]2 z0 z1 q0 V1 ]
5 h8 ~, x: z# e- a' L Y3 A
$ p% u8 h& E+ r" n----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------9 x) E% K$ I; M x3 A
5 @5 v7 K: M! B
〖下载地址失效反馈〗
0 a2 v( p: X) H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.com5 F) I4 f$ J* J
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