8 K1 F0 h; e7 ^; B S9 K5 K
5 J6 x7 }( e; j/ N$ N
〖课程介绍〗! p, B G3 F; q( @/ N
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！( a5 P) }; o# u' N
' d) T4 G# E5 P. B7 P/ _' |) O〖课程目录〗" {$ {: o3 z) X
第1章 大数据概述0 d, n; P6 g; v9 s% o4 B
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。/ i3 R/ L, F& z2 _6 ]# w1 |
1-1 课程导学试看
8 ^9 @2 b) v. F5 D1-2 ***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）
$ B8 X1 g* f: I1-3 课程目录
7 d, T% X' D: k- J2 l0 M5 q1-4 从一个案例说起8 ?. u8 e- y. ]
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
% e$ L8 c6 R) U, W5 h1-6 大数据带来的技术变革3 z5 m& \% @4 n) @
1-7 大数据现存的模式
n+ Z/ G% C. c0 V) a1-8 大数据的技术概念
7 q1 C& Q( |, ]- s6 e8 j" f3 f1-9 大数据带来的挑战; K+ O6 p/ K3 B1 W u+ U
1-10 如何对大数据进行存储和分析* _" n& A+ N: z) v9 f3 w" f8 W
1-11 大数据典型应用6 x' j9 ~* [ d) d# f) D% d
$ A) a- O; G, o" i* g
第2章 初识Hadoop
3 G/ ^2 L o: `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。7 i" A/ `( ]3 n E. X% U
2-1 课程目录
' A8 ? N( ]' q2-2 Hadoop概述% F" x/ b* h. C* k. A4 O5 i
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
! w: t3 O. y2 _! M" } x* J, E) ~2-4 Hadoop核心组件之MapReduce' \$ S: W7 a8 @* W' q8 h
2-5 Hadoop核心组件之YARN
) e$ f; }/ Z9 x9 Y/ b; U: j" o2 m2-6 Hadoop优势
+ L2 {& Q1 w( _( Z5 M. s4 d2-7 Hadoop发展史+ V' O$ o/ P# _
2-8 Hadoop生态圈. ]! E3 N* R' W, h( u% b. o4 P! l7 W
2-9 Hadoop发行版选型
+ o3 w: A1 r+ t0 p; q+ S2-10 OOTB环境的使用
; f0 _. s5 O5 \2 D& f0 D- F7 z: {; {! l& [0 Y9 f0 D1 i
第3章 分布式文件系统HDFS8 p+ m8 R6 c% A4 z8 D( j- d. C
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。 ...& p4 ~0 n4 z1 p( p$ S6 m- f
3-1 HDFS概述+ J( g w, e3 z6 U1 y2 U+ Y
3-2 HDFS设计目标
9 q/ w8 D0 K) x% ?' K" I3-3 HDFS架构详解
/ N9 V9 ` Y4 J) m, Y6 U3-4 文件系统NameSpace详解0 L" N/ T% l. W' g' t( W
3-5 HDFS副本机制
8 W: F, F% {- l& o. T- n! f3 N' a$ l3-6 本课程使用的Linux环境介绍
) x% h D" C6 G. ?: c0 P( Z( a3-7 Hadoop部署前置介绍
; h3 D3 i* s+ D: h3-8 JDK1.8部署详解
% P# u. n; N2 u# L, Q! r3-9 ssh无密码登陆部署详解
- ^$ `9 p6 ]$ r( _3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置: \3 K+ b0 P% N4 ?7 `. ^. t
3-11 HDFS格式化以及启动详解& L) H0 r4 J( w {) b8 G# ?
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
* q) k* R, ~1 t+ t3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
! m0 P# K1 I! S7 d2 |5 q" q, V3-14 Hadoop命令行操作详解
) ]4 |3 U! H! W3 X5 k3 G3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
" T7 V: I' ^- j$ l m3-16 HDFS API编程之开发环境搭建7 @% [3 b5 q8 C0 T/ n' Z+ y2 P3 ?
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
1 o* M( W" W5 z J! m0 |0 N. r# c6 n3 c3-18 HDFS API编程之jUnit封装
, y* q" j* m3 X0 k9 Y( N/ k' _5 b! B3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容4 h6 G6 a" N6 {3 T( n1 w! R. o
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容0 F0 ?( y9 [. O& N3 A/ c% w
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
, k% s+ }7 l6 o3-22 HDFS API编程之重命名! V1 W5 F" n( D# z# A
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile" n5 L5 e, e- B% c/ h- l8 p! G9 K4 ]
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件- T- F5 f* N' j( u& x
3-25 HDFS API编程之下载文件$ t, {4 ^7 c& S4 y6 f1 r
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容9 l$ i5 T! c9 \* h+ \ j. T
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
! g6 o9 M' d x: }9 D3-28 HDFS API编程之查看文件块信息1 I* U" l" G$ u) o& A I# M
3-29 HDFS API编程之删除文件
7 Q8 {/ T7 f8 I, y5 m/ q3-30 HDFS项目实战之需求分析; q! a$ H1 f/ c! m3 ~; j
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
1 o }" q1 [ H' s o3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
1 x! G. C3 c& q5 m8 y3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
4 Y2 {% r. l {- Q0 t$ ~+ ~3-34 HDFS项目实战之功能实现7 b: ^# E: M8 x6 u1 D
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
& d5 F s7 Y$ y9 H4 d2 G3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象4 @: m! F* q& ~9 d
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理) C+ ^' D1 O4 E/ L; W! I
3-38 HDFS Replica Placement Policy9 B+ I0 l7 s4 W* y2 A6 p
3-39 HDFS写数据流程图解0 N3 j+ [/ t& i' J/ w2 }
3-40 HDFS读数据流程图解
1 e# k5 p) i& H1 d7 U. ]3-41 HDFS Checkpoint详解5 P$ u3 C" s; A/ D. I7 Z
3-42 HDFS SaveMode% b2 Y* [- Y3 O8 Z5 s4 n2 W
7 u# r: ~! H( B! i' S第4章 分布式计算框架MapReduce
: `7 v9 ~& H& H) W; j2 ]/ m0 y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。
8 \( g4 q' y' {/ d6 ` Q& }1 b' ?" y: W4-1 课程目录
( L- {" j! ]; _( o4-2 MapReduce概述
5 q. y, ~% `: b6 z" j; `) R4-3 MapReduce编程模型详解
/ j. y& A, R) E, O4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
; B$ d2 t/ X1 m% A+ R2 q! t. s4-5 词频统计之自定义Mapper实现
6 h# F' G4 ~9 ?7 q" i* R4-6 词频统计之自定义Reducer实现) f2 L3 k2 f" Z# b5 Z
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
# ^) \ e1 u6 H# _- h4-8 词频统计之本地方式运行7 f5 N+ d7 r, r3 G8 v
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
. h% _: A1 u0 [8 l4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
5 v; o2 H+ x3 T/ {6 [4-11 流量统计实战之需求
5 V, W# e3 m# Z3 c4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型6 {4 H2 i/ n9 D( i4 X( @8 I2 S' l
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类+ x# P/ x' q7 l3 A8 S% x' p
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
8 ^$ o( a( ^% `' D$ R3 h4-15 流量统计实战之Driver开发
6 Y" X& g5 K: i- W4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用9 F2 G7 n/ K% F( e- T( Y) |
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner) o t1 w! G9 X
) E7 x2 y/ z2 R. `第5章 资源调度框架YARN
! A( o5 W) w3 O& _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。5 U- E) ]/ M. Z; i. J+ B x
5-1 课程目录' \. Z' D6 I, E& V' k- i
5-2 YARN产生背景
# L7 _& |; _: ?; y5-3 YARN概述; j' J5 \& ?# Z7 A& e
5-4 YARN架构详解/ v3 P, U3 O9 w9 x; W G# N2 P. G
5-5 YARN执行流程' T6 L9 R2 ], Z
5-6 YARN环境部署& c* V% N6 t1 D" ~* X& X' g
5-7 提交example案例到YARN上运行
. x( f8 ]" t9 W6 j/ r; a5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
) \, m- \5 W8 {) x' E7 ?% j
* r, b! N/ Y$ f; p第6章 电商项目实战Hadoop实现
+ u& c( C# q2 D& m8 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。$ @% p v, m. f
6-1 课程目录+ l( I# t. S4 I$ G9 p" J8 w/ _; C
6-2 用户行为日志概述, O) c- }- b# x& E7 W
6-3 为什么要记录用户行为日志' M$ b: o- w# a M. @6 ?
6-4 日志内容介绍
( y8 l6 t6 ]/ i6-5 用户行为日志分析的意义所在6 Z: U7 {8 X$ ~/ D
6-6 电商常用术语6 N1 b+ c$ r2 k0 Y1 ~& ?
6-7 项目需求描述
. z' _; r. ~8 i! M' w8 Z6-8 数据处理流程及技术架构
; h( A- j' s o% O+ Y6-9 浏览量统计功能实现
9 F/ o- T& m- r3 r6-10 省份浏览量统计之IP库解析7 K% f) D( q/ @8 x* ^* t' u
6-11 省份浏览量统计之日志解析
2 V+ I+ D5 t" }1 {$ k9 j6-12 省份浏览量统计之功能实现0 M5 q! @1 E/ y2 w
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取$ n' F1 t% c5 L. C! A" e H
6-14 页面浏览量统计之功能实现; R. G0 y; l- R: f9 a- d
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
$ H# N) O+ x- Q, B) B2 ^6 n, M6-16 原始日志ETL操作
2 D! g( h h: m* {! i) h# k9 R- t( [: q6-17 浏览量统计功能升级( ~( y8 p' e$ V/ z9 u( S9 A
6-18 省份浏览量统计功能升级
" k; x, R" `$ D( y+ i/ f4 H! R6-19 页面浏览量统计功能升级思路
/ y T2 g0 Y3 G2 k( E% U1 x0 M6-20 打包到服务器上运行" D2 e. l0 E3 G6 B- N3 o4 ~
6-21 项目扩展
7 s3 V `$ v9 Z6 e& [7 o3 O' u& n0 U; l& L/ e+ g& V# @, J$ {" V
第7章 数据仓库Hive& v4 k9 m3 e9 C5 `& O( c. f
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。7 O$ {- M8 v- n" n& s! ]* n: H) J5 x
7-1 课程目录
% N$ y! T+ F& R: p! l7-2 Hive产生背景8 R7 N# _9 a8 B; ^* [7 n
7-3 Hive是什么
1 _( E) B, L. h$ T& R) c7-4 为什么要使用Hive
# }# F7 m" V" a; i+ {4 P7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置; v, u. b) S" C" Z, t3 z
7-6 Hive体系架构& a8 |: y% k/ k. f( S
7-7 Hive部署架构1 M$ G1 x8 y( j0 k5 c
7-8 Hive与RDBMS的区别: u; m0 o7 U% L3 s! d
7-9 Hive部署
( b/ C+ u5 }. A3 h) e3 D' q% X7-10 Hive快速入门4 W% E& ^# j0 B1 I: R
7-11 Hive DDL之数据库操作
; M: I/ K' Z* g' ]' _7-12 Hive DDL之表操作
: N5 ]+ u; R% R/ u6 C8 R9 b& ~7-13 Hive DML之加载和导出数据
4 ^; D/ N* V+ {8 {- t7-14 Hive QL基本统计! C5 g# R+ ^6 l" l1 `
7-15 Hive QL之聚合函数6 U# u4 h8 v' `4 @3 z5 U
7-16 Hive QL之分组函数
( D4 H$ o5 K. V6 O4 `/ f; _2 X7-17 Hive QL之join的使用) C2 w8 Y" D6 z( v& b# S# o8 N8 t
7-18 Hive QL执行计划
/ d2 `8 h0 f% ]+ |$ j' H7 R% t5 a) @
第8章 电商项目实战Hive实现9 T( Q: |) \5 }1 _* ` H5 }8 D
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 i3 F6 \1 \: d2 J& O w: y2 z8-1 课程目录' v. T+ g9 C9 l; F6 w( b2 |
8-2 外部表在Hive中的使用
/ Z7 N. f1 x9 ^: I8-3 track_info分区表的创建- A( M$ p& B0 S
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
5 W! l. i& D0 Y5 k/ W! i8-5 使用Hive完成统计分析功能5 m$ N! x7 Y' L& j1 c7 L) L( n
8-6 Hive实现项目的方便性体现
: L3 c' W+ p7 m9 s# _8 l+ ]- G3 |4 U* v B0 t+ w
第9章 Hadoop分布式集群搭建; P2 M. ?+ o; Y$ _: ]* T, k
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。
1 v/ @) X! L- b) X' }9-1 课程目录
" H I* q7 W7 S& e* q7 z9-2 Hadoop集群规划
, ^# S' m, h2 U# o+ {7 ^9-3 前置条件安装5 Y0 j# q' P# H7 E" Z5 K6 x
9-4 JDK安装5 O2 `/ I1 S# g- V/ O4 p0 H
9-5 Hadoop集群部署
9 f) U# ]+ }* c4 l! M9 |5 v6 I9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
5 Y5 v6 P: }# {3 i' {$ v/ j! L9-7 课程总结$ c( K" }9 D: H& ^$ x8 u# F0 J
/ f5 a7 c) G, n( _0 v" t〖下载地址〗
% ?; [2 _' [2 t4 ? a! s3 ~5 F& i* K" K+ p% v
' b" x4 u# S1 J----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------& I7 A1 f e* y
: @7 T" A/ m+ i4 P〖下载地址失效反馈〗
" K" L3 X | I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
5 t1 G* @% b4 V- A: b) T+ Q$ D d9 I, n% {0 {2 Q" N# ]
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有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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