3 B3 c+ t4 A, ~+ p8 T! A' x* J1 x; y. k7 A; c5 p0 x# N8 ?$ F
〖课程介绍〗
3 X5 ^ S# [! @; }0 M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！2 {( c" B9 g: ]* s0 s q( u. h$ w* c
! e. { |4 T- y7 x2 B+ S: }〖课程目录〗
' y( i! i }0 L3 B第1章 大数据概述
( [5 _6 ^- U$ D7 S0 l" t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。
1 l9 ]% @+ z! d" G B1-1 课程导学试看
4 y8 o8 O K0 b2 ]9 `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 r6 U1 p( x! r" I1-3 课程目录2 h# J. C+ @8 F- Z; l! ?2 I! D. j
1-4 从一个案例说起) K, r: y2 O0 x% \0 g& H
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
. ~4 G5 F: o. ?# j1-6 大数据带来的技术变革
7 m R Z) v2 E3 D; J1-7 大数据现存的模式
1 V b! Z+ \5 s3 X* Y1-8 大数据的技术概念. l) f) E9 s0 e- \2 G& x
1-9 大数据带来的挑战9 O8 {2 M+ H$ n$ }: L
1-10 如何对大数据进行存储和分析
/ Z/ x( X( o- s4 t# l; z' V1-11 大数据典型应用8 M8 o# i: b- O' g: N0 q& d+ _
3 t; q0 g T( F4 T7 c3 ^; E8 Y2 W第2章 初识Hadoop; `( }* |# J9 g$ `# G
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。( t8 ?4 u: `6 }! ~, T4 G7 b& i
2-1 课程目录& M* n8 R, K2 s
2-2 Hadoop概述" N% d5 t6 w: O% G5 w- k1 ~
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
3 T9 b' `1 d/ d5 D. I5 c ~2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
- O$ _7 ?: c8 T: |+ {2-5 Hadoop核心组件之YARN
2 b7 A* `% R4 M/ B1 H m2-6 Hadoop优势
! ~9 Z) c) K; |2-7 Hadoop发展史
) x+ j0 n+ y4 J5 y* q0 g6 x" A2-8 Hadoop生态圈
/ K4 k' w: C' d- g* u, m. |; H2-9 Hadoop发行版选型
" p) w4 r- M/ j4 `2-10 OOTB环境的使用
. {( X5 u0 w& c: R
$ ?" ]! m; V8 P3 i) T第3章 分布式文件系统HDFS
* ?5 B8 n/ v2 M! Z- z0 \! `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。 ...4 k8 z: G# C( K: R( M
3-1 HDFS概述+ ~- m+ c2 d; A8 U: `& J; r
3-2 HDFS设计目标
& b3 E; Y# l7 X s( w# z$ U3-3 HDFS架构详解
$ X- k' F6 h9 W; V% ?3-4 文件系统NameSpace详解, ]/ }8 ~2 j7 P' s1 C
3-5 HDFS副本机制# q% v) D, B. a' G* I I
3-6 本课程使用的Linux环境介绍3 \7 g2 l- \1 X8 i
3-7 Hadoop部署前置介绍5 N* m8 q$ M1 d) U+ O9 O1 F1 v& y. R
3-8 JDK1.8部署详解1 s; a- D1 B( N. s: i& f$ T- k
3-9 ssh无密码登陆部署详解6 T7 Y8 O- g3 l0 O' H
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置* F6 X3 `4 _- o2 Y
3-11 HDFS格式化以及启动详解
j! x& k4 O5 Y: M3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰3 ^" k0 P K/ Z3 f3 j$ ^
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动9 w7 N: }, M) V- o2 K0 i$ M
3-14 Hadoop命令行操作详解
8 i' R d$ }; @$ _" ~3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制7 s4 C8 X' w# Y
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
9 T: F0 ]" M( Q) n4 y- E0 D: V3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
' S" K, x2 _, t. u/ _4 B- [) j3-18 HDFS API编程之jUnit封装) T6 h( x7 ]8 Y" F+ k* n
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
; e$ Z( d: Q+ X& G" q7 @4 a3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容$ a; a3 k5 _5 X3 C' E8 g, J: P
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
, `$ T0 P6 B7 u2 e2 B3-22 HDFS API编程之重命名
0 ?# d z7 B4 d: t2 Z9 O3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile$ S4 i X& }" l
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件" E( ~8 C7 ~5 T5 {# j1 V) S) {4 `
3-25 HDFS API编程之下载文件
) U3 `7 C, d4 \1 T# o) L2 Q+ _3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容6 ?3 k* _5 z( M% c
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件3 s8 [# a3 m: B0 a
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息9 p: }, z8 B# e' |' j" q2 K- J7 _; V
3-29 HDFS API编程之删除文件9 `2 _( G) h) D0 e
3-30 HDFS项目实战之需求分析
3 H: f( J* J$ E8 f3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
2 `+ W Z. e6 ]3-32 HDFS项目实战之自定义上下文/ S) U7 B# R. A) M0 j# c# v
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现9 j6 H/ f% F# v B R3 i' S* Z3 E' E
3-34 HDFS项目实战之功能实现
! A' P$ e7 ~1 \% P1 S- g3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
6 j! |# g: }( _3 s+ A0 H7 m3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象; I8 y) P4 V: T
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理, ^7 a) ~) ]$ g4 U
3-38 HDFS Replica Placement Policy; Q' C( f5 m! M& k+ W/ c
3-39 HDFS写数据流程图解
A4 Y! c' h- C+ [1 V0 j9 [- K3-40 HDFS读数据流程图解: y9 A" A8 g$ y% }* X y
3-41 HDFS Checkpoint详解3 W5 F; i* H9 i6 r
3-42 HDFS SaveMode
' p& g8 G; f7 I5 F' W& x+ K7 g1 c
第4章 分布式计算框架MapReduce
4 {' u# ^6 L* u8 \# ~, z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。
4 _& Q6 P5 P% J! V; U. X4-1 课程目录" | e r8 _5 |1 q
4-2 MapReduce概述: u2 a6 f( k" @
4-3 MapReduce编程模型详解3 F4 F. U! S( \, ~' @
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解, v- D6 m4 g: x+ F7 h* p2 k+ Y
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
; p3 W9 U ]: g4-6 词频统计之自定义Reducer实现
; T0 y3 n2 b k. g% c& R4 |1 \4-7 词频统计之自定义Driver类实现
+ @' p) F7 p) L6 }3 H: B5 I3 ^4-8 词频统计之本地方式运行
2 M# q! `' z+ Q ~% M4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
( M o- w4 F' d% O( C4-10 词频统计升级之Combiner操作试看; f% w1 o3 o/ N- f
4-11 流量统计实战之需求# F8 ^/ x. V. @ t
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型1 a6 T4 q p6 k' X1 O- a7 P2 G" W
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类, C! Q7 B- {0 m) e8 o
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现: q9 d; s+ j1 n5 Z2 I; A8 l
4-15 流量统计实战之Driver开发
4 {4 }" W% }: u1 G1 R% g! M+ z' o4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用 _) f" \+ \/ ^+ {4 O
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
e' s* o g, k# F' {* m# d* Z5 m1 a
第5章 资源调度框架YARN
?# {- B3 ?( e. a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。
3 q3 L' `3 i8 ` g8 v$ w5-1 课程目录
+ [" Z% j2 ^- r B7 H5-2 YARN产生背景
, u/ u1 a% B/ U5 F5 c. k5-3 YARN概述. f7 z3 j3 |" T( @! W! ]
5-4 YARN架构详解' J" h8 p* ~+ \
5-5 YARN执行流程6 T' n8 d6 x" i) C
5-6 YARN环境部署
: y8 L8 S. N6 i* j" J% n7 W5-7 提交example案例到YARN上运行$ n. e8 z! X( r' D) w9 ]9 p. e
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
# G% ~0 u7 {# _: ~/ x4 ?3 c. R' X$ W( x0 \
第6章 电商项目实战Hadoop实现1 z# q7 |) Y4 S8 E: m% F0 ^
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。3 g( j0 Y# g0 k, i3 c& O' z
6-1 课程目录: Y4 |8 {. o- v. \$ J- D. c5 u
6-2 用户行为日志概述
/ W; o' `; C2 {# L+ U& ?/ K6-3 为什么要记录用户行为日志
& R2 E4 D. ~3 _6 }% X: d6-4 日志内容介绍4 m; a/ L* h/ ?) K* z; r) r7 ^
6-5 用户行为日志分析的意义所在
3 `1 r8 @+ `2 N! w8 U, \6-6 电商常用术语
2 y9 N4 e5 x1 q6-7 项目需求描述
1 |! W; M0 n& {: u3 |& s/ u6-8 数据处理流程及技术架构6 e }! b# o8 A+ y
6-9 浏览量统计功能实现
, ^: |! o3 ~) r" ]* o9 Z6-10 省份浏览量统计之IP库解析7 t$ j& R0 t: U
6-11 省份浏览量统计之日志解析
7 j- y5 r# F" e2 E4 r5 c6-12 省份浏览量统计之功能实现
: P6 L# E0 n3 ?) [$ w6-13 页面浏览量统计之页面编号获取8 v& p0 ~% C! [8 S: v
6-14 页面浏览量统计之功能实现& I8 n1 l' T& {' k
6-15 数据处理过程中ETL的重要性) r' G4 U1 C5 u5 |& F
6-16 原始日志ETL操作4 L8 R" _6 {: l2 J+ n/ F9 ~
6-17 浏览量统计功能升级1 e6 W: v8 `* F; d+ p8 |: E. \
6-18 省份浏览量统计功能升级
# u; v& y# a& B0 i6-19 页面浏览量统计功能升级思路( s" v5 R6 j- e: K. z" `
6-20 打包到服务器上运行, a3 A$ x# A8 f# L2 e/ a2 k Z
6-21 项目扩展 F) H/ P* `! K2 m; u5 v
( c4 A# _( f( Q: k& G7 D
第7章 数据仓库Hive
4 h; P( u" {# K p6 R( |" c+ e( F4 k& i8 s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。
9 i: O Z/ I3 `' n8 E& h7-1 课程目录
6 X: l5 a- Y+ w# t9 }: T7-2 Hive产生背景$ { d2 Z: X1 _
7-3 Hive是什么- B k3 o. m1 x' L. V% j
7-4 为什么要使用Hive1 u, Z4 t+ Z, a2 ~+ |, n" B0 |+ b R
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置5 z/ |6 O0 B+ `+ E
7-6 Hive体系架构* E0 B' ~+ x; b0 r
7-7 Hive部署架构
f% b/ U5 q2 [; U% ?: q& Q6 q8 ?7-8 Hive与RDBMS的区别
# H% C- w! z+ X1 n/ y3 B! Y7-9 Hive部署, a- A% t& v' S
7-10 Hive快速入门
3 f; r8 K' ^' c( A) z7-11 Hive DDL之数据库操作/ |4 P k* S: P$ s7 A* S
7-12 Hive DDL之表操作3 p( L- y( j; ^6 m8 ~9 C/ x2 @" c
7-13 Hive DML之加载和导出数据2 W- F: [, X8 k$ i% W3 l+ f
7-14 Hive QL基本统计- G- K9 \- T* T! s3 Z7 o
7-15 Hive QL之聚合函数% S- M( y' R) [, f
7-16 Hive QL之分组函数, a1 @- j7 ^/ y8 ^* T
7-17 Hive QL之join的使用# ~! |/ M3 _$ W) e1 i% z4 k, t
7-18 Hive QL执行计划) d' t/ N c* d+ Y2 K* ]% w4 p/ E# H3 b
5 m% Y+ r) A. L0 ]( ^ I
第8章 电商项目实战Hive实现
2 R9 G _5 k* @ x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& S0 n$ }4 `6 ^5 L8-1 课程目录
/ O0 k! \8 _) F8-2 外部表在Hive中的使用
" q+ z( g1 d, \5 Z# D' u* k8-3 track_info分区表的创建
: A2 p1 }: {6 m, A8-4 将ETL的数据加载到Hive表
/ C* u. \4 h) ^2 t& h. M& D6 ~; r8-5 使用Hive完成统计分析功能
) k! a C8 v7 u! D2 s8-6 Hive实现项目的方便性体现
" a! k6 v* `$ x% ~- k6 e' E4 q' h$ M' |/ _- Q4 ?7 y
第9章 Hadoop分布式集群搭建1 s" s2 v- b6 M
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。& A3 j* a7 K- d" D" D* I$ v
9-1 课程目录
$ y: U) C0 A1 O" x7 F; f1 A' Q9-2 Hadoop集群规划
% f- S# z4 g7 I V9-3 前置条件安装; {" C: J3 M. A) ]
9-4 JDK安装$ _# [7 v4 g, n4 k/ t2 M3 ]7 ~+ U
9-5 Hadoop集群部署
) A; k) [" q8 ?0 M9 g9-6 提交作业到Hadoop集群上运行, V( n2 D: B- d( X- x1 { D
9-7 课程总结
% o$ O% l& P% t b5 i8 r+ @7 {# x( |' W: ^# D+ S. t8 U, \5 j
〖下载地址〗6 P8 B# `4 z t7 P( G" Y
, p% U/ V8 V9 Z8 h/ I8 t$ [; M
6 ^1 _; o [' n3 d" [# X
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〖下载地址失效反馈〗) c" X f8 l& L1 z# M& |
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( o' z% @) X3 L3 I
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! J o9 M, ~" V: G8 f% H, B〖客服24小时咨询〗' B$ u% P4 D( c9 h: v J/ t* q
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。1 l" K. u, C# x$ a
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