+ {" O. T# Z$ O, A0 E& C2 x- k" ?# b# c# X( i% \3 ]( ~8 j/ l
〖课程介绍〗7 a$ f. K b: E0 t) Y# j
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！
* z0 e' w" w4 M3 T+ z- B* _
# d$ L. x( a, z- f, q〖课程目录〗
5 Y. G' e0 h7 ~% v" d2 X1 \4 \- S2 r7 w0 f第1章 大数据概述
' G2 a$ W/ l/ |0 u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% _2 m4 m0 u! Z; K9 J
1-1 课程导学试看
1 o$ O* G" n7 O1-2 ***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 d: w/ ]* C* f# s* S0 @1-3 课程目录. ]# K' A4 [: _8 R4 _/ h
1-4 从一个案例说起; |8 x8 Q# S, ~' _+ N U
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看, _ \5 L) j) F& e' a i
1-6 大数据带来的技术变革
; `1 s% r. S, M, t6 V- s2 i1-7 大数据现存的模式' \: G. J6 \# [! U& s
1-8 大数据的技术概念3 J( C# k. W$ K5 k4 w
1-9 大数据带来的挑战. J! T' o9 {# t, {( ]* U9 `
1-10 如何对大数据进行存储和分析' r+ Z, ], l' f$ J/ H* s2 N9 ]
1-11 大数据典型应用
% z! d% D; ~3 C, b; Z# Q$ }
7 f7 S% v! Y) L( h第2章 初识Hadoop
4 h9 T: f+ B! {, T' [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。5 _6 d0 J* x4 z* v
2-1 课程目录' j/ I! u+ [/ Z' k, E7 v
2-2 Hadoop概述0 |7 H. {) |& B, i/ f
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
3 l @, O; L7 {) l4 T2 u2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
) B8 A7 a& g3 f" o! j2 E6 c2-5 Hadoop核心组件之YARN
! f, I+ k1 g# M) B- H; @6 U8 n2-6 Hadoop优势9 ?9 t9 V* F! W
2-7 Hadoop发展史
/ i! N2 \1 x/ k! A0 F8 Z2-8 Hadoop生态圈2 X; T* R" |# _' Z6 D
2-9 Hadoop发行版选型
, }; F3 A: ^. {) ]7 h N6 n2-10 OOTB环境的使用
/ ~' s: S* {- o8 N
6 n8 s$ j+ D8 d: I5 [第3章 分布式文件系统HDFS
3 M2 L0 A: {' J7 q F) H! V5 E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 A* q; s, @7 j3 l5 g; ?
3-1 HDFS概述
* W' _7 I1 ]0 A x% _% S' n5 P; ~* w3-2 HDFS设计目标
' a4 Q O" |% H3-3 HDFS架构详解9 o9 V* b5 U! z- z: J
3-4 文件系统NameSpace详解. W* ]7 m5 s6 I# Z! z& J4 m
3-5 HDFS副本机制
5 m7 l- |7 Z3 [6 M5 z( L3-6 本课程使用的Linux环境介绍
0 ]6 C9 u1 e9 x; |3-7 Hadoop部署前置介绍: |8 C) l3 i" c3 T7 a
3-8 JDK1.8部署详解5 E3 \" Z4 n& q6 }8 d! M N
3-9 ssh无密码登陆部署详解! `# V+ V% x4 I* x4 }! [% a9 J
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置. Y5 G! c6 p8 s. B+ ?
3-11 HDFS格式化以及启动详解
! `! z* b, B _+ ?# K# `3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰/ Z5 N- P2 _4 `; P; v! t
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
" Q9 d4 F' Y" L7 s3-14 Hadoop命令行操作详解% ]8 p# I: T1 _5 L+ R/ A
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制- \$ p* F# r; I& h0 a W2 _
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
" a( u# n; u% G% {+ T! S3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发! }2 e/ S: ]1 t
3-18 HDFS API编程之jUnit封装5 N4 z, ?% `6 |; w
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
( ^3 ?- Q# O" B3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容) Z5 T0 I# B+ X0 ~
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析! e0 M* Q" z( U; H& r; x
3-22 HDFS API编程之重命名
* o4 E2 p J, u* U3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile& L* G6 R# H% W9 J$ u, t! U
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件; @4 i) r& j' l" ]
3-25 HDFS API编程之下载文件8 ~8 n; `5 }9 s1 L9 n4 U
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
8 @: R$ e& J1 p% Z F9 v& z7 u7 i3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件, Q8 ?3 v. o9 a. T- I% o ~
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息! e- b5 V, Y F
3-29 HDFS API编程之删除文件' X$ o$ `% ~& @. K3 Y6 C* z5 h1 ~ X
3-30 HDFS项目实战之需求分析
5 z& q Z7 Y+ u! @3-31 HDFS项目实战之代码框架编写3 p; N! O2 x8 J j: o
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文2 _# _5 i2 e" ^( o
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现+ A, W2 m9 m9 K
3-34 HDFS项目实战之功能实现
0 A3 x: }( D; G6 |4 v% i" K- v3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
* ~) K3 c' c% n" ?0 V2 ]3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
- G& C8 K. x8 x8 x2 _$ [* D3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理+ M- U" t; S5 r
3-38 HDFS Replica Placement Policy
! D4 Z, F* `+ P8 ]& l" Y4 n) h; ^3-39 HDFS写数据流程图解
& f, C, b/ S1 S* T, e) N3-40 HDFS读数据流程图解
5 A# _, m. U$ z3-41 HDFS Checkpoint详解( b6 A* L! M. E. R: R
3-42 HDFS SaveMode
& F! ^- F' A4 w3 y* g' z- i4 R2 @* o, }8 O, p8 O* E0 u
第4章 分布式计算框架MapReduce
$ f9 c1 A0 G# B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。
1 B# @' L6 g# Q4-1 课程目录
F+ J3 p( |7 W' Z/ f, K: i5 j$ P4-2 MapReduce概述
! q. J5 b2 c/ _/ }" b4-3 MapReduce编程模型详解. y, l. m; `5 q- h( a5 R. m
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解5 W/ g. {% I1 `
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
2 E# R5 \/ H' q/ q4-6 词频统计之自定义Reducer实现
: n' Y# n2 M3 D& V, B4-7 词频统计之自定义Driver类实现5 y8 N3 p4 f' d' ]' n9 Q/ e3 V( ^
4-8 词频统计之本地方式运行
8 F. s; r4 Z: w- ?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
# @: L+ m& V7 @ N0 e% j4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
{+ J; n. J6 v1 |, G4 c L/ c4-11 流量统计实战之需求3 `& G, F3 N5 c6 ~/ u( O
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型7 Y6 U( F( ^* u; `" B6 `' c, t7 ^
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
' ^9 |/ q3 ]3 P% i$ U6 A2 y4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现6 O3 Y7 @( ]" q4 A0 h' K
4-15 流量统计实战之Driver开发
B6 T6 E4 Y# H5 r6 Y4 p+ \' a4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
4 U% I. g! G6 n4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
4 o0 E* q) y9 F; d. G( O! B
2 J- n2 h+ P$ l第5章 资源调度框架YARN/ h! G7 c7 Q4 J( H
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。& k! q* [! \3 M
5-1 课程目录
3 E1 Z2 m% g* g( V" z) M( a5-2 YARN产生背景 h3 C/ ^) n" i: _& G5 U- b% H1 @; u
5-3 YARN概述* d5 Z- W) a4 A& F1 y
5-4 YARN架构详解
3 t+ W/ [/ J8 h }; A' t8 Z+ Y8 O6 {5-5 YARN执行流程
) E. j& C% C7 g7 t$ ~ P5-6 YARN环境部署5 A* n8 I) g$ B
5-7 提交example案例到YARN上运行
* }5 ?3 p$ }0 p- K- i5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
4 z0 d- ]6 t+ R- H% Q' d. _, a; G1 x9 H/ D. m l+ @8 U) f
第6章 电商项目实战Hadoop实现, F$ R+ s3 Q' p; d* 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。
" e C' m+ s. A6-1 课程目录3 X7 i; Z; L9 ^, w' H
6-2 用户行为日志概述% ^7 ~- D" P4 E i
6-3 为什么要记录用户行为日志
7 I) T7 \1 d" U, C5 E6-4 日志内容介绍+ q2 s9 ^! E8 X1 o% J
6-5 用户行为日志分析的意义所在
0 m7 Y' O+ {! J+ @/ M' `" T" x2 T6-6 电商常用术语' L% ]2 e: m h+ w, Z) s/ Y7 V
6-7 项目需求描述( |4 T1 z) V* W Q
6-8 数据处理流程及技术架构, |' K, g) {3 {- p" a3 u; w
6-9 浏览量统计功能实现
6 H; G/ s: |. a: v6-10 省份浏览量统计之IP库解析7 L. r6 I4 u% P6 ^$ y
6-11 省份浏览量统计之日志解析
- G2 d5 m, s# p8 w6-12 省份浏览量统计之功能实现, v8 U% g- b: l f( [( \! m
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
: d: ^8 s8 k0 ]8 N; K8 I6-14 页面浏览量统计之功能实现
0 P! u9 e) o, h6-15 数据处理过程中ETL的重要性
/ i, N. ~. g2 C) _) }9 [2 T6-16 原始日志ETL操作 s4 e) y \1 I: L
6-17 浏览量统计功能升级
: T$ b2 l$ ?. O" S* b6-18 省份浏览量统计功能升级9 f9 C3 f( d& S# S9 N; m
6-19 页面浏览量统计功能升级思路) y5 C8 `) _7 v6 l5 z1 b0 d9 s
6-20 打包到服务器上运行9 P( r' t* f8 n) D; F7 N2 ~! e
6-21 项目扩展
) s4 t, I+ j: W, @, L# l1 _( X) e4 B- ~6 s9 |) [ O
第7章 数据仓库Hive
6 [* K( W3 ]1 I1 m% }' 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。
, r, d& N% ?6 z; Q7-1 课程目录
* |2 F0 Y7 p c1 G7-2 Hive产生背景5 _, w' y6 }$ k
7-3 Hive是什么2 n' _2 ^7 o: j0 p/ ~
7-4 为什么要使用Hive* A, V$ ^5 N! j( x- H
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
5 L2 v" @/ E0 o% e, u& d* f* \7-6 Hive体系架构
3 o- q- a- q. p7-7 Hive部署架构
G% @- j- Y3 R" G7-8 Hive与RDBMS的区别8 Q, w9 Z- U$ D9 @9 V8 ]. v
7-9 Hive部署
4 r; t U' G" V% \, R2 g* X% v7-10 Hive快速入门' @7 a) P. K- K0 y
7-11 Hive DDL之数据库操作; g3 I3 c4 L# j4 N T- [4 ?- _6 O
7-12 Hive DDL之表操作
% K4 v; M6 [+ H% G r7-13 Hive DML之加载和导出数据, J; Q$ i c9 |
7-14 Hive QL基本统计* o& z# L% e/ G3 [% a
7-15 Hive QL之聚合函数. n1 v c& c( Z8 O4 M v
7-16 Hive QL之分组函数
. `6 {/ A2 c# v; n9 R" K, R) S/ v7-17 Hive QL之join的使用
1 z6 V& ]" n4 n7-18 Hive QL执行计划
* m9 A% I& l4 ~9 x* i6 F# g% S, F7 ?. t& H4 b$ v
第8章 电商项目实战Hive实现4 t( W7 _' N0 J
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。+ e% I% D7 ?. W
8-1 课程目录. Y3 L6 Z, b) o' n" y K
8-2 外部表在Hive中的使用
8 x" ^, U0 E. G8 e8-3 track_info分区表的创建; N" w' w4 { C4 M
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
9 F: f9 L3 c( p6 H0 o7 q1 v8-5 使用Hive完成统计分析功能/ f, q0 \3 E0 F0 J4 m
8-6 Hive实现项目的方便性体现
9 `! v9 {; T, I S
, h0 ~$ i0 u. b5 g1 A1 d$ Z第9章 Hadoop分布式集群搭建
4 q/ X6 W" z4 V% n5 j9 Z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。% l) O- O. R$ V: r5 |% r
9-1 课程目录
7 o, L4 M& s3 w- B6 T* E, @9-2 Hadoop集群规划
3 l6 |; \3 i& ?" e. l w9-3 前置条件安装
h2 N/ N3 ]5 e& g9-4 JDK安装6 s6 v2 o. I1 o- H: M
9-5 Hadoop集群部署2 h$ u) L4 X# U) c1 A2 f0 P V
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
4 C6 |; c8 G0 T6 V5 b9-7 课程总结$ ^) }7 ^, X4 Q0 J
+ H4 _1 I# s3 t0 o6 a8 h〖下载地址〗9 h9 V$ c, ^7 w& G4 H1 {# o
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: R7 C ~+ d% |; g2 V2 Y8 M
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) w! z' E+ T+ I, e% y, {8 A+ q! T5 i9 [
〖下载地址失效反馈〗
9 S2 N$ Z* h2 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
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3 T8 t& d4 u8 Z( K0 s: m4 u
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