# L1 N" c0 p- @$ }' v
$ Y: a- \3 E7 {* [' i
〖课程介绍〗
2 ~# }- l6 T0 D( G8 K- h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！
9 V) v% ]; U' @) ]. D4 }8 j8 i8 L; [0 Y! ?& D9 r
〖课程目录〗
' U8 T" s' u. b: N9 V第1章 大数据概述; \4 t9 Z6 r. r) u0 c
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。$ ~ m" F( F$ W# e- J+ M- e9 r
1-1 课程导学试看8 a3 k0 B. ?* B
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）
- q$ w4 x) F$ x6 F1 N2 P% \1-3 课程目录
* j2 P( k9 @ y9 u% g# r! m1-4 从一个案例说起/ a0 k8 W' x& @# b; S0 V
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
7 }. ?8 e' @9 |* X; T1-6 大数据带来的技术变革4 ~0 v7 ~. Z1 q! o U
1-7 大数据现存的模式. S9 F2 h5 }) ?+ w8 h( h' y
1-8 大数据的技术概念; }9 f6 \9 u3 \3 I E
1-9 大数据带来的挑战
$ I: \/ Z9 c _1-10 如何对大数据进行存储和分析& T) s; Y3 O% j
1-11 大数据典型应用
! b( e8 d( l' P/ E7 ?% l" C7 a6 I9 w* E7 f' F
第2章 初识Hadoop& U( P( [; x* e7 M* ~
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' T& a1 T2 q4 @0 F( Y# a2-1 课程目录
, X1 K) s; C; M. J( o( ^: x9 X D2-2 Hadoop概述
6 e Q; O9 \5 ~4 V2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
4 P0 X2 `+ J8 N/ B4 V& c, u" r0 a2-4 Hadoop核心组件之MapReduce& Q; J7 o5 T+ f" W$ M q
2-5 Hadoop核心组件之YARN
P) E: ^4 [5 @$ H/ [% W) q; D4 ~2-6 Hadoop优势
1 j& V* F9 r; C9 J2-7 Hadoop发展史
3 @% r. o; U8 A+ _2-8 Hadoop生态圈0 z& A) h: N2 p3 z3 ?2 ^
2-9 Hadoop发行版选型
7 {1 ]) f% X$ H2 }4 ?2 m5 J, Z2-10 OOTB环境的使用
( \( u% c x+ O! e# e
/ F- n3 s" M& {7 M0 S第3章 分布式文件系统HDFS" e5 I: ~( R5 u$ a% o* r
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。 ...6 S5 p8 ~3 e( U7 C+ H0 M; W
3-1 HDFS概述
9 y3 `8 U' w. c' I! r. }7 J3-2 HDFS设计目标
1 g$ e" o e, v z9 O2 ^0 M3-3 HDFS架构详解
' `2 F M _; ~4 V) ]" k3-4 文件系统NameSpace详解& L6 b8 H4 j: [2 Z' ~
3-5 HDFS副本机制! [5 `; S' f' v; T
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
; ~+ J' J2 d9 k8 Q5 n6 O3-7 Hadoop部署前置介绍
H$ Q& k; o5 O4 w) X3-8 JDK1.8部署详解
6 v! ^2 d' |8 G' E+ g3-9 ssh无密码登陆部署详解4 b% j3 B1 n3 q4 y4 d1 Z' m
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置8 {+ m; F3 D) F+ j6 t6 s
3-11 HDFS格式化以及启动详解
& x0 _: T1 l/ k% v3 O, Z; v6 M& m3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰, d0 \6 l n# `6 c1 l
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动0 [0 [1 G: E! f5 j& W4 @) L0 G! d
3-14 Hadoop命令行操作详解2 n* F6 i3 Y* g8 s. n, q- K& |
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制: n4 H# ~5 U, N+ Q8 {" x% b
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
; g Q% ~0 N4 D- \! P- U4 W r6 r3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发, F6 D4 L! }$ @8 U D& I
3-18 HDFS API编程之jUnit封装' [. f/ s+ @, N7 F# ^8 m
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容" n2 B4 [( @; e5 B6 A
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
3 g% f5 C: M/ Q" j- \9 G3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析; G1 V4 M0 n3 Q4 w% H* [8 \, r. G
3-22 HDFS API编程之重命名
' n# d) n) H2 h0 h; t+ m& s3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile) |4 \+ q4 p" o) R6 s# m7 T; W
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
5 Y. b$ c1 ]$ D; @( C0 h3-25 HDFS API编程之下载文件
+ c! c. H. g; Y/ m2 |4 U- N7 M3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容- d0 I& P' ^+ G+ W6 n0 R5 B; J
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件! o6 Z( {8 B7 X# J" B. Y
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
7 c; ?: T8 x3 ~' l. _& O3-29 HDFS API编程之删除文件
' t! M/ Y% _2 M$ V6 d8 ]1 g3-30 HDFS项目实战之需求分析
& y6 D% D; y" K4 ?3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
# H1 k& E, ~$ `3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
2 t3 w! S! a4 r( K3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
6 C2 z# Z/ V7 c# C3-34 HDFS项目实战之功能实现$ \9 u3 S1 E/ c }6 B4 A3 t
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码) F3 H3 i7 M. i5 Q+ b8 q7 d
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象/ N5 Q1 u6 s5 O/ R4 F4 R
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理$ [! ]* v# Y! W
3-38 HDFS Replica Placement Policy' }) J( |6 C e
3-39 HDFS写数据流程图解
2 z1 L1 J0 i N9 p3-40 HDFS读数据流程图解9 q, R4 X: `( J$ p$ g- v
3-41 HDFS Checkpoint详解
0 b* V: f0 Z4 I% o2 k) o" C( |3-42 HDFS SaveMode& S% ~; H) {$ d, M+ s7 M
9 \4 D8 J8 i+ G8 B$ ]第4章 分布式计算框架MapReduce
$ \ I0 I; M+ |/ a8 [' m' d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。
5 U4 t+ ^5 c- d4-1 课程目录" H# O4 |7 h3 S$ p1 y
4-2 MapReduce概述5 p+ T' K3 i& ?) p, }
4-3 MapReduce编程模型详解
: J3 c' p( f; M, E+ h# V4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
. b9 U0 ^) ^9 k6 l# r, I5 W4-5 词频统计之自定义Mapper实现
2 q" @3 o i& M2 F3 r4-6 词频统计之自定义Reducer实现/ \1 i) e/ n* C* \+ O0 }! ?
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
3 m, q8 Z+ G( W) ~* B7 n, \$ ~4-8 词频统计之本地方式运行% P3 m. z. C! G( _* v3 W; w3 Y
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* z% y% O7 G8 j
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看8 n% m7 I% t; D# W3 s, x
4-11 流量统计实战之需求- _/ S, W0 j1 i' Q
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型% u, f" W' U; r8 Y
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类5 f* F% Q6 S( n# c
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现# t2 J- h& a7 O$ G
4-15 流量统计实战之Driver开发) ^1 H5 O0 _5 E
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
3 v6 A# e2 H3 {0 u+ f" |4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
5 J- z# c; m* t0 V
5 U9 Q- n, N4 t第5章 资源调度框架YARN* d+ [3 w8 i2 B- z
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。' E- i" w4 |6 M+ z! w0 M. Q5 P7 W
5-1 课程目录
) V7 l6 j' e3 \. d5-2 YARN产生背景2 |; K& m$ X- z8 w
5-3 YARN概述% A' p- o! e- X8 M
5-4 YARN架构详解8 R6 s: z. [# ^' w
5-5 YARN执行流程
& J! K+ q0 J8 ] ?7 |0 ~# c5-6 YARN环境部署
" B2 r1 i+ @' H Q$ ~5-7 提交example案例到YARN上运行/ t* _3 s# D% \% @3 K
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行; P# a% Y2 ]# {. ^2 N' K7 d
% u7 S5 h8 R5 Z第6章 电商项目实战Hadoop实现
9 H* L7 K3 V. \( ~% s) p) 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。6 z& ?% Y8 j4 V0 W
6-1 课程目录
2 x, _. j5 }% T# h6-2 用户行为日志概述
J. v. y) L" I' g3 j6-3 为什么要记录用户行为日志
3 ^& v% B/ u( q$ k6-4 日志内容介绍
. c/ ~" ^- I7 z" C% c$ s, r6-5 用户行为日志分析的意义所在( z! J" m8 h5 m3 K7 S
6-6 电商常用术语5 m( F' K4 b6 o. H, p
6-7 项目需求描述7 q1 U8 K4 i3 h* s6 V+ X# q
6-8 数据处理流程及技术架构
?: D: p' _& V' ]& r6-9 浏览量统计功能实现5 J5 v9 \# w! K
6-10 省份浏览量统计之IP库解析
, e. v& [ Q# e4 O+ { R6-11 省份浏览量统计之日志解析& H! m2 A! G/ }: R$ @- a
6-12 省份浏览量统计之功能实现6 F v5 z4 ], k. N! f. u
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取% n4 r( q. a# b' \! Y
6-14 页面浏览量统计之功能实现
* |* Y }+ l9 t! N5 s3 K7 Y- N6-15 数据处理过程中ETL的重要性
' C0 L- } B+ w& I! Y6-16 原始日志ETL操作* D6 X6 R5 Z" X# w+ o, X( N) v8 `
6-17 浏览量统计功能升级
x0 A, D0 j; L( h6-18 省份浏览量统计功能升级
* L% V( v6 ~/ }; Q( _% a6-19 页面浏览量统计功能升级思路
" z6 g; l( G" |2 E, B% q' {6-20 打包到服务器上运行9 g. K% n6 I) T5 ^' m+ g; l/ K3 G
6-21 项目扩展/ ]) c0 s7 c' c: W# r
/ S0 t9 b2 ]/ v) X8 U* a7 h第7章 数据仓库Hive! ]' W2 s# X- R S3 Y; b+ {
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。
+ A) W. z* _, V0 A7-1 课程目录$ ^( k1 z( Z3 Z, C
7-2 Hive产生背景
0 G0 y' ?5 w0 }# B9 U7-3 Hive是什么. I5 ^1 C) ~: x* v
7-4 为什么要使用Hive
$ d; l0 R" S+ B% G. _6 x7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
$ f& o9 p5 M0 O7-6 Hive体系架构
! G9 @* Z) b! o; R3 @$ ], F( j7-7 Hive部署架构' D* q- l, q& @9 R& K6 W
7-8 Hive与RDBMS的区别
4 Y! v) [ F2 w5 a4 M2 w7-9 Hive部署
" t) j' t1 x6 r- k2 q$ F7-10 Hive快速入门- V% B, K n2 l
7-11 Hive DDL之数据库操作
3 u) y1 ?! X3 K( Z7-12 Hive DDL之表操作
: F6 g; G3 X; ]; d: L- O1 o+ n7-13 Hive DML之加载和导出数据
4 B# e4 r8 n8 _# [8 S7-14 Hive QL基本统计: }- `: x; x; K6 u; a) h; n
7-15 Hive QL之聚合函数2 w+ p8 G& q: z. G( }
7-16 Hive QL之分组函数: b: [$ |6 J! S3 Q/ E* D( u# z; f
7-17 Hive QL之join的使用- W2 _, k" m0 O
7-18 Hive QL执行计划5 _5 P& Z+ E ]/ f/ e
9 j4 @: j& G1 t3 t4 N
第8章 电商项目实战Hive实现
0 |9 o$ w# o- M! s/ L5 v& a$ ]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 H( I' V8 v$ z) y7 f
8-1 课程目录
3 v3 K2 W3 o+ E# m8-2 外部表在Hive中的使用8 o( Y. H# ~ t+ t% \
8-3 track_info分区表的创建- V" z& @( x. B) Z
8-4 将ETL的数据加载到Hive表8 A# o+ m! r- B9 W' q. f
8-5 使用Hive完成统计分析功能! k% T( J) h8 t# _5 t1 o
8-6 Hive实现项目的方便性体现! X- f5 d2 h) E) ~8 W" c
- x$ |, i" R# v$ a第9章 Hadoop分布式集群搭建
1 f7 a/ i/ [: [/ y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。
8 E0 [) |! i: A* ^* O3 l0 t9-1 课程目录: i2 ^ Q& W) B9 S! N4 U2 L
9-2 Hadoop集群规划
) e, ^% P( a$ W9-3 前置条件安装
8 Q1 w5 _+ a6 q3 h8 o" C p9-4 JDK安装
# O9 \2 G0 ^# F0 W) U9-5 Hadoop集群部署8 v* b- g% f$ q0 G0 F8 M
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
9 G7 g% `, s7 d2 R! Y' m, Q3 F9-7 课程总结
/ k: S5 q- f! X7 ` {! O& ^# h$ e" f Q! l8 M. |2 W' t% t2 l+ J
〖下载地址〗) C* F7 q5 c' r+ i, r0 c
9 J y( ^2 R/ T! s/ x! Q9 P" ^
# U% a1 ~" P4 O# u7 ]----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线------------- b" L+ d1 `' v |$ p/ g* g( A
- C9 n) |. V |/ j
〖下载地址失效反馈〗2 [1 t. p8 ^# T0 M E8 C- 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
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5 w8 M) K- P( m; z6 |% f; x* U9 K$ A
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