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& P% c" ]( r% c〖课程介绍〗
8 c2 g1 j4 L |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！
4 q6 R$ n! q ~, A$ C& S
* r3 _, x! k( u! k3 u〖课程目录〗
; u0 ]. e* v9 X+ }: n5 X8 b8 y$ G第1章 大数据概述. C2 @$ r, J1 ^( C0 f$ r+ ~6 [9 W7 j6 W
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。: `: P8 n# Q" f& T3 c/ R5 q
1-1 课程导学试看
B% s! O- h9 B( B! e8 o7 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）7 `2 h* m) i5 q% O! U& U4 i2 [ ?
1-3 课程目录
$ C4 _$ |9 U3 L. a1-4 从一个案例说起* q; O( r; \5 L) t
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
' }6 s) c+ X9 p1 e t1-6 大数据带来的技术变革
/ e2 w0 ?0 s& S- S1-7 大数据现存的模式
2 I" H1 H6 `: J$ Z/ p+ Z1-8 大数据的技术概念
( o; s7 e: y5 q! d; X1-9 大数据带来的挑战6 f2 E7 o; s% y0 u
1-10 如何对大数据进行存储和分析
# Z( h% L! b! I3 X/ P1-11 大数据典型应用
6 Y8 B+ ~, b! B0 n! E+ S3 f% T7 t" F) t% h% N6 Y
第2章 初识Hadoop* a% p$ J; f$ G3 z
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。
8 P4 ]9 o8 k: u2-1 课程目录
0 i5 e O4 J. ]/ E2-2 Hadoop概述
( ], ?* Q6 v' u6 N2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
( x& J" B: T" O& y- L' l" Q% k: M2-4 Hadoop核心组件之MapReduce6 p# G* {4 R. d C% U
2-5 Hadoop核心组件之YARN
0 C( |/ D( [7 o. o( i0 s+ I0 S/ k% P- F2-6 Hadoop优势
+ _' W$ h7 h0 w9 o# d/ m2-7 Hadoop发展史$ ]& E6 n f$ {# `2 ^! ?5 N
2-8 Hadoop生态圈# @, w( N8 c6 z/ |, e
2-9 Hadoop发行版选型
- ]5 S$ N; [7 g2-10 OOTB环境的使用. C! ]$ f3 a9 p
C, ^# V9 q* t9 R第3章 分布式文件系统HDFS. Z9 t( E) \. V6 ~7 g6 d
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。 ...
5 j' D/ n0 Y6 @7 ~3-1 HDFS概述6 }& n: y" H1 c( E( f' i- s* X
3-2 HDFS设计目标
; Q2 i$ Y9 I! E1 m9 X3-3 HDFS架构详解& z4 T& _- r+ q/ m4 n* d! {$ a
3-4 文件系统NameSpace详解
" L. R Z' p! A2 G4 ^+ ~3-5 HDFS副本机制
6 b! v, @/ t1 F3-6 本课程使用的Linux环境介绍
4 P( v: n# ~ P! {! c3-7 Hadoop部署前置介绍, C. S ~4 L3 H0 A, O6 w. O
3-8 JDK1.8部署详解+ \/ P y- K/ ?7 V$ b) h }
3-9 ssh无密码登陆部署详解) r. d* m, T! N8 ^
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
, L% M/ f8 ]; n& [3-11 HDFS格式化以及启动详解
~9 j( U' \" z' E5 p$ d6 d. l0 R3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰6 z/ X# |) A- s- T! G
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
8 } O& `% C* l l$ u3 O2 v3-14 Hadoop命令行操作详解" n ?6 O# ]: F
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制, b5 t$ a" L; k7 B- a$ L& f
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
+ n7 W. _* G+ U! Y- q* G3 G" D3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
b F7 P. k; M5 u, J# V( p4 w3-18 HDFS API编程之jUnit封装: S8 f6 T: p; B
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容" ]4 J! g3 T4 d9 U# @
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
/ V* _. I) p, Y3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析 u6 a$ b1 ~5 o! e0 d7 I, O# a
3-22 HDFS API编程之重命名1 s o+ U& p5 V; u
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
0 P% E/ f; E: Q$ |& U4 n- J: K3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件1 C1 C8 T+ z' w5 @4 V3 B
3-25 HDFS API编程之下载文件( L9 b+ F4 i7 w; X: H) N, U
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容 B2 r1 X4 t7 Z; D) r# k
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
K! z. h1 m# C1 k3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
5 X5 A1 Y, t6 Z8 d" t) W$ W3-29 HDFS API编程之删除文件
, Y) T `& S r# A3-30 HDFS项目实战之需求分析
+ w# t# ?) k g3 d1 X+ P0 V w3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
/ W; w1 w0 s# y# n* Q' ?; C3 ]3-32 HDFS项目实战之自定义上下文1 |8 `1 Z% m; n: ^) \7 `
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现4 b f- s- w5 N# T) R4 D
3-34 HDFS项目实战之功能实现
1 [, W" V4 x9 O& g3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码" s$ P9 e( C$ d
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象2 p# W) @( E' N7 a/ Q6 N4 U6 R, u
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
% f, O0 W. d' t# H( }3-38 HDFS Replica Placement Policy
/ {- n& y; @2 [, m- R' `3-39 HDFS写数据流程图解
1 t# ?3 [! A5 u" f3-40 HDFS读数据流程图解
4 W/ D3 ?& @3 m( i$ c F: w3-41 HDFS Checkpoint详解! G, Q* y8 Y5 O
3-42 HDFS SaveMode
3 g1 h" C3 }% @5 ` I3 {4 M' K( l/ o9 i$ _. J1 a' a$ C
第4章 分布式计算框架MapReduce( P! K/ W! f+ p' I" t2 q4 u& _+ J& M
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 p# z! T2 \9 H: }0 h& F4-1 课程目录4 y" _( s3 u. e* y% Y4 o" j
4-2 MapReduce概述
9 f& J+ z' U0 _$ g/ d4-3 MapReduce编程模型详解. f' n# x% G: ^5 X' P/ N; c; b" w1 K
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解% r% N e7 M5 A$ u7 \0 R9 X
4-5 词频统计之自定义Mapper实现* S! n# F* t& A, \) V9 K' v# q
4-6 词频统计之自定义Reducer实现; Q/ q ` ?) B" R( Q+ ~ T
4-7 词频统计之自定义Driver类实现" i, H6 u' c$ W, ^/ c! A8 |, E
4-8 词频统计之本地方式运行
! }2 |* X/ _1 Z7 O+ n8 V$ t; l1 ^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
* Y6 e; B: g$ u! k6 k9 E4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
& D( U5 o" B- \" l! s4 E4-11 流量统计实战之需求, z. F0 o; w9 A/ B) s
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型3 n$ T. B7 L1 p7 D0 L' P
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
3 E+ ^. B8 z' K8 M3 @4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
/ G5 x. k, A" H9 v- s# q; V4-15 流量统计实战之Driver开发
$ f; C# @7 E0 u* q, l8 d4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
. g/ S2 e7 D* }$ l6 W8 b! d4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner! O9 T2 R: d! U: i; {* L( J% G2 K
6 j4 e# p1 w0 ]; _. S0 x2 \
第5章 资源调度框架YARN
1 C. @2 R2 L# d* L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。
1 c1 {' R: Z h/ U' B* c# |5-1 课程目录2 ]0 j% x" f6 f
5-2 YARN产生背景7 ]. f5 f) e. B) O2 V7 E
5-3 YARN概述
7 n/ G9 W5 T$ p: x( T5-4 YARN架构详解$ v' x5 {7 O e; E3 L
5-5 YARN执行流程
1 Z7 u: F# B+ Q5-6 YARN环境部署# g1 w; i4 T1 p+ I" n6 U
5-7 提交example案例到YARN上运行. ?+ i% G1 x- V, y! s3 J) e# U* v
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行, n$ c/ l3 F w* L j
6 z- x1 ?6 }4 U. {+ S) x3 m. q第6章 电商项目实战Hadoop实现+ C; l1 G6 U0 ?4 c# J
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。
C& J6 u9 S8 i( w! \8 y6-1 课程目录) A: |# i) M! }
6-2 用户行为日志概述
8 I: x# {3 ]% b# p) F5 B0 n6-3 为什么要记录用户行为日志" P. {0 q1 n! C- V& _5 `6 C" o
6-4 日志内容介绍
, V" U" W2 q( C4 D) }/ B6 L `9 H* [6-5 用户行为日志分析的意义所在8 }2 P" R% I6 e( G, Z1 m
6-6 电商常用术语
% h1 M; P6 a* C! \! q6-7 项目需求描述
9 t i6 ~2 F9 L$ k6-8 数据处理流程及技术架构
6 R6 @% G& h& G% [6-9 浏览量统计功能实现 I) R1 B0 F5 z4 e# i$ N B5 }
6-10 省份浏览量统计之IP库解析9 O4 A- L- ]- v ^% Z& c' y) H) P
6-11 省份浏览量统计之日志解析
' }9 T$ T; B2 m+ @6 A0 s6-12 省份浏览量统计之功能实现$ n, |. J* _1 D* M6 _4 p
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
$ B. h! e+ U6 z7 l7 w8 Z7 y6-14 页面浏览量统计之功能实现8 M& O9 f9 f' w3 o2 q9 p. y) c
6-15 数据处理过程中ETL的重要性
, X# J3 X" D3 G/ ]6-16 原始日志ETL操作% X9 m5 C' Y- w/ V* }% G6 }0 s
6-17 浏览量统计功能升级- ]# x# c8 s' P2 q) @$ {
6-18 省份浏览量统计功能升级
, C# l8 V( Z- `9 e. @. E: _6-19 页面浏览量统计功能升级思路# F. r: d. K: @% X" n G
6-20 打包到服务器上运行% B& q) c" }2 g, X6 z
6-21 项目扩展0 u# G5 m4 ^7 c$ w3 X) Y
% {% L4 ^1 D: y: ?5 B8 {7 `+ O第7章 数据仓库Hive: _4 A$ ~; v& k; A4 s( v. U
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。
, V6 A2 k2 h* U. W" l% G% [7-1 课程目录
# H6 o0 w" I3 n$ L* F) M! }7-2 Hive产生背景
& T* f' r& \' t, p9 F* }5 M7-3 Hive是什么
$ ] @6 _* f) O* S5 a7-4 为什么要使用Hive
Y% x9 P2 J* Z3 y0 e2 Z, f7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
: z) g% K G" V4 R7-6 Hive体系架构/ D6 B5 {% m& M+ `2 `" R
7-7 Hive部署架构
0 z# [! G) h J3 o3 ^& K' R) p7-8 Hive与RDBMS的区别* b. Q W1 S9 ^5 M& v
7-9 Hive部署$ P; X7 \2 O; a% {- z
7-10 Hive快速入门
1 c5 H2 e+ X3 [: _6 b7-11 Hive DDL之数据库操作4 X, E/ s1 _1 W4 C% ^, v
7-12 Hive DDL之表操作
0 w0 U8 e+ @; c+ `6 z: ~2 @' i# k7-13 Hive DML之加载和导出数据
" h" O7 B' x! E0 G6 F% J7-14 Hive QL基本统计
0 r/ V) Z3 s( G. I0 N' f7-15 Hive QL之聚合函数* h" o: i3 s5 w& o3 @! d
7-16 Hive QL之分组函数
" z, x" p$ V4 }* W4 y2 q7-17 Hive QL之join的使用3 P' @* E$ S9 a# I, i
7-18 Hive QL执行计划
+ A9 x# z- V( H% j9 R4 `! ^+ }! M! `9 R1 P9 \" B: j2 c
第8章 电商项目实战Hive实现! o8 `& A/ a* l
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。
9 i6 L* p7 a0 g* S# w9 d. A @/ N8-1 课程目录" i! B2 w; z8 M' ]! I2 e- [6 a5 @
8-2 外部表在Hive中的使用
8 V) Y7 _1 y, M, J8 N8-3 track_info分区表的创建
# U5 f4 G" ?1 _* p8-4 将ETL的数据加载到Hive表5 i- u$ P4 a# S3 }
8-5 使用Hive完成统计分析功能
1 B1 Y1 [- [3 d( u7 Y% v8-6 Hive实现项目的方便性体现
% D$ H" v- `( k' o0 P: i; [6 E5 ]' U9 l* e8 J
第9章 Hadoop分布式集群搭建* \2 u* N& s+ A5 K$ e
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。! [: C3 m4 d5 k4 |- R
9-1 课程目录
2 y9 \# u7 f# R4 T8 s- t9-2 Hadoop集群规划
# `/ R. O4 x6 L! B+ z- g5 B5 r, ^9-3 前置条件安装9 g3 L# m" l. l3 G7 S! S. \8 \1 ~
9-4 JDK安装# {8 h! ?9 R& @, G) H- q, b
9-5 Hadoop集群部署; s$ c, E5 g2 J" L% N, y
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行2 O( q5 q4 @3 ]6 h# Q3 g3 n
9-7 课程总结0 t* P9 q( _, ~5 ?/ n2 U( I
; {- L: i- H) B, }* N5 d. ?〖下载地址〗
* b' z) Z1 _* q+ O3 S$ f
( e2 S6 ]) Q4 w9 j4 b
* ]& _6 V4 P1 L/ ]$ N8 _----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------9 O( v1 g3 T9 O& [5 q
. {9 O r, |3 M# t〖下载地址失效反馈〗
4 t, K* Z/ g% {% F/ K, r m5 G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. J8 f: }7 N2 e2 X) e9 a
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0 `: B( ]3 R8 V) {1 ~& n〖客服24小时咨询〗) P: T! Q: Z- \( l: f" `0 S
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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