5 J6 l6 e) l9 x7 s' {* H
9 V. M ?; \) f〖课程介绍〗
8 x m7 S7 X% _* I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 x R4 S6 X! g) M( `( c2 c/ a6 U
/ S) y& Q( `1 v+ s b
〖课程目录〗+ R7 d' W( i, g+ o2 h& E- D) T
第1章 大数据概述
5 X! \$ |: f1 [: J/ e. |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。
; w4 S7 v, R+ t6 E/ l+ f' `; c1-1 课程导学试看; N5 l) t, X, w5 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） [! H0 t: ?& N- n' e
1-3 课程目录
5 O0 _! H0 W3 P& ?4 B- i: i# M1-4 从一个案例说起
$ E- N; z+ L" H& u% d, H1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看 ?+ S- s" y. l( D }
1-6 大数据带来的技术变革
- W; R. v; `: L1 g/ _1-7 大数据现存的模式
) i& @$ a) `0 s$ i+ T- I4 r1-8 大数据的技术概念: v1 }( y' M; _ L" {0 n$ F
1-9 大数据带来的挑战
+ L8 f" H! m8 X1 y8 v1-10 如何对大数据进行存储和分析
, G$ K9 `, M8 q/ m! Y2 Z6 J5 H1-11 大数据典型应用- j$ ], s8 E. `/ j9 B6 U' E8 ^) p
5 y* o1 j4 b; | R; u第2章 初识Hadoop% b6 H9 M w: u X* y# [+ P' S, 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。& G4 G# B5 {+ n0 v
2-1 课程目录: U) H/ P+ ?2 Z& Z6 M! Z2 h" X/ G
2-2 Hadoop概述
+ o& P/ q% Z, y4 y' _. A& F, h2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述7 L# v! F% G; q1 \& o4 p: w
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce) W; q; ]& V+ `/ l- L2 U% Y7 u
2-5 Hadoop核心组件之YARN2 G8 G: Y) o! a: q1 x+ Z5 f4 L# F
2-6 Hadoop优势
6 j: _) D* Q4 I3 l, Q2-7 Hadoop发展史
6 u( _: u9 `: ~( t2-8 Hadoop生态圈# t' Y( N- T/ B
2-9 Hadoop发行版选型$ X6 s( x4 y: ~7 `& K
2-10 OOTB环境的使用
6 v- ~0 R! _- |( S% q! F& J( ~% |3 K& J( b2 E9 Z
第3章 分布式文件系统HDFS; u2 e7 n! T6 v# ?/ b6 r8 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。 ...9 T1 E. f: o. @
3-1 HDFS概述% c. `9 x L4 l" u
3-2 HDFS设计目标
5 z) s$ o C6 h8 W3-3 HDFS架构详解8 h: Y" S( D. p& m& }7 Z* V
3-4 文件系统NameSpace详解
- [( ^/ g# V4 ?, X k) w" i3-5 HDFS副本机制
* M3 H- U( i0 F# E) O3-6 本课程使用的Linux环境介绍' o9 Y( d0 d9 {2 q7 U
3-7 Hadoop部署前置介绍+ I' y* C+ O# J8 N2 l* {4 ]6 a
3-8 JDK1.8部署详解
, g& o4 @% e/ ?5 [0 o: l3-9 ssh无密码登陆部署详解
5 x, r) m, O7 F" m+ |9 ^3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
" l* u7 z0 U8 l. {+ l8 n3-11 HDFS格式化以及启动详解' E# }- c% n2 `( ^
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
! Y3 N' X: [9 {3 Y) _9 H1 v( G3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动+ Y G, }0 u, N$ z3 d+ u
3-14 Hadoop命令行操作详解: B6 D# e2 ]6 G3 V. K+ ?9 T
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制" \& o; i; Q( s$ }" Q+ \0 s( ?
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建, P: C; k! t7 F) y$ ]
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
: i9 d! ^! p- C: d3 f! I3-18 HDFS API编程之jUnit封装 V9 q; Q8 G; K, ]
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容# ^. H3 |0 F+ H5 H6 V1 O
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
5 y1 V1 S" Y; x. m) F" i" B3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
2 [5 b& V2 W/ O% d8 E0 J% H3-22 HDFS API编程之重命名
) U7 \; r# v$ D0 G, R4 k3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile- `; R% V/ |; t
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件' T5 Y" {/ `9 a" I
3-25 HDFS API编程之下载文件
. h" y$ G. i, ^: r( Q' w( A3 D3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容8 P A- x ^6 Y" b, I& r
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件9 _) D K0 N1 d* R; `4 ^2 t- S! [
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息/ U' l8 r; m& Q) o
3-29 HDFS API编程之删除文件
+ b8 y+ l2 N( f3-30 HDFS项目实战之需求分析7 p2 c0 t; L! l- n# F
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写1 e9 ]1 ~' O; e- |
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文7 r1 A0 a. ~% o, {$ A+ p# n$ g" K
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
9 B. w2 j P* Y) a+ ]3-34 HDFS项目实战之功能实现
% m& m+ K S T y* K3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
& g6 ^; N- U ?% u! B. Z. N1 H3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象. T/ _) T# }# \- o% _
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
; |" Y A; N. H0 ^3-38 HDFS Replica Placement Policy9 j5 N) F& b' {8 n9 |' ]7 c9 a* p/ k
3-39 HDFS写数据流程图解
) T6 q, {3 ~6 r# S3-40 HDFS读数据流程图解; r% c3 Q/ ]8 f g0 ^
3-41 HDFS Checkpoint详解
% t/ G5 D: C; G {/ U3-42 HDFS SaveMode/ h8 R' v/ s+ L% f" ~' V3 V
, d7 K) J+ [, x9 W% a, J
第4章 分布式计算框架MapReduce
% N l% H' r( y6 L& p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。
2 Q" b% D U" a4-1 课程目录
4 b$ M2 F! p) w' d! I4-2 MapReduce概述6 K6 ~2 v4 R5 N( S
4-3 MapReduce编程模型详解
- I8 J7 g6 G' Q4 v7 p4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
7 x! Z1 R, L2 ]) f0 k |9 L4-5 词频统计之自定义Mapper实现! W7 @8 {8 t) j' p! Q
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
" V! {. V4 R* @, K! B+ l4-7 词频统计之自定义Driver类实现
1 U# M7 a4 w$ q( C1 D2 u4-8 词频统计之本地方式运行
4 X. V3 C1 [6 u/ s4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
0 X p- u1 e% V* a' f4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
% I$ ~; C2 z1 |- e3 I4-11 流量统计实战之需求
W( `# S' Y3 c4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型, d+ F$ F/ u) z4 Q) l" R) V; ^
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类6 H. `( C. x3 |0 T3 A+ I. @
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
. G J8 b6 `- H4-15 流量统计实战之Driver开发
4 O R" u1 F/ e4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用, z0 {, k- `! N6 X" _
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner' T, N" U% C9 x
$ q6 e, q T, S/ k6 [2 Z0 G# q第5章 资源调度框架YARN
) p# [* n4 ~" r. N4 I) m H2 m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" i# o5 F) D
5-1 课程目录
% f7 W4 _8 I6 O; i: K* |3 }, E5-2 YARN产生背景
5 p- b# }- k1 A z$ q5-3 YARN概述0 c# V. l9 O: L# ~: s/ ]; D3 {
5-4 YARN架构详解8 q: ?3 L; r( w
5-5 YARN执行流程
1 P3 j5 u1 i) E3 R' n H7 k6 g$ q5-6 YARN环境部署5 e& X# @! N$ u7 D% @+ Y
5-7 提交example案例到YARN上运行" K8 r- x c" Z& [0 _
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
& j& T- _ s( R c8 E% l+ W
4 Q, M) I! o4 N* u' ?第6章 电商项目实战Hadoop实现# O' U! q' A7 V) m
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。) ^% Q) W1 W0 n8 j' x
6-1 课程目录& I; d3 K1 e% t' ~3 B. F
6-2 用户行为日志概述
" I' I' l8 d# q8 A" ], _9 c" G2 {6-3 为什么要记录用户行为日志$ Q+ n' r! m% y' F( x/ x+ z; {
6-4 日志内容介绍: U! y- o) f1 Q, d, N' m6 b! Z- x$ [
6-5 用户行为日志分析的意义所在6 h- c# I# q* L- q8 |/ ]! n
6-6 电商常用术语
+ q, S+ D. D/ r' k, o, F* J* i7 E6-7 项目需求描述
* W, Z! N9 ], `4 U* W4 p9 b6-8 数据处理流程及技术架构+ a4 |) V8 y1 N8 F% t& Y
6-9 浏览量统计功能实现( Q* d# L: m/ c7 g; }
6-10 省份浏览量统计之IP库解析: ]+ J+ `" E+ a+ u
6-11 省份浏览量统计之日志解析
3 |" w* X! {2 s3 r# v9 E; B6-12 省份浏览量统计之功能实现
8 D/ [* U* B6 Y) w1 P( _6-13 页面浏览量统计之页面编号获取3 F) m" J8 P1 f! c' x/ X0 M1 q
6-14 页面浏览量统计之功能实现 m( E& [4 }9 r
6-15 数据处理过程中ETL的重要性2 E: o" ~/ g3 P' w3 c" r
6-16 原始日志ETL操作4 B( {9 b% H) U7 x; A/ X7 d
6-17 浏览量统计功能升级) U; @. ~& h, x2 }2 O
6-18 省份浏览量统计功能升级
. P" M3 ^! g- A1 o; I+ c+ P8 M6-19 页面浏览量统计功能升级思路
! k' o8 }4 i3 E8 v6-20 打包到服务器上运行
0 o2 J- M8 N% K. B" V, F$ m! [6-21 项目扩展
, {; h& N; P+ F. m2 _" e. K/ a" R+ [& v6 g
第7章 数据仓库Hive
) S; z1 f" f' K& u1 k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。
1 [4 S, D4 S, [; O7-1 课程目录
6 x- p$ O* c$ j" \) e; _7-2 Hive产生背景
. n8 n! l* ^: \- z2 b7-3 Hive是什么; Q6 ~8 c! b: }
7-4 为什么要使用Hive' g; n( c' l: N3 s; o
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
; U6 U+ x- b) {$ D5 d! g6 ^0 `7-6 Hive体系架构
$ O+ m$ \; [) s# t, P2 J. e7-7 Hive部署架构
, v) a! G+ d$ {2 F7 W4 t- B# [2 Q7-8 Hive与RDBMS的区别% I/ M/ e. U3 F9 g7 ?0 V( L( _
7-9 Hive部署
. S3 I/ T% }- A) @7-10 Hive快速入门- k# H& {& X q& v; {
7-11 Hive DDL之数据库操作
" E5 [, u1 T; v& A% Q' s' {7-12 Hive DDL之表操作
. ]1 V f5 Q& X6 n8 _, a$ h1 N% s1 I7-13 Hive DML之加载和导出数据8 f2 w; e# V0 U" G6 e5 C' ~
7-14 Hive QL基本统计, q& q9 P2 M6 b) K, s& ?, U6 T
7-15 Hive QL之聚合函数
3 M5 P/ @8 f! c0 `$ ]) @: w7-16 Hive QL之分组函数2 u; ]5 i5 c, l3 r7 ^
7-17 Hive QL之join的使用$ ^, }; {/ J4 t2 i; E$ ~
7-18 Hive QL执行计划
: h6 p7 T# E" g* D9 d$ x$ O( D& i) \' Y( S- K7 m. _- X5 G% D
第8章 电商项目实战Hive实现/ M( i+ E/ V, g* v
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。2 F% W& n; Q/ i9 z: }
8-1 课程目录
9 B3 R. D' S1 w9 B9 o* k5 M+ X8-2 外部表在Hive中的使用
9 C4 M5 B+ ], O6 b8-3 track_info分区表的创建. a- \4 F1 h/ h
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
. [: |* V3 a; D& e( N; S8-5 使用Hive完成统计分析功能' R5 b2 E @; B8 y" e
8-6 Hive实现项目的方便性体现$ A! {" j% z. |5 e0 `2 T
- }9 b, ?8 T" D3 x6 B第9章 Hadoop分布式集群搭建
' Y+ f% R6 ~" r7 }- \1 O" q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 ^+ ^8 v. {% ~9-1 课程目录8 [+ I' W; k; e: G$ ?2 o4 L, E
9-2 Hadoop集群规划
/ [1 L7 Q+ z9 L# t7 M7 S, r9-3 前置条件安装$ Z _" j1 {! L6 E* o% ], f( w9 R9 N$ }
9-4 JDK安装
: ]' K* ?5 f! M0 R1 _% M1 f9-5 Hadoop集群部署
) _8 X% ]6 [7 O2 |% K- @9-6 提交作业到Hadoop集群上运行 z/ A* @; J2 [$ i8 Z4 p6 g3 o" j
9-7 课程总结
1 D4 d- p# j& A# s. k* x! U9 l# [# w, ~7 Q3 U% W6 i; ]
〖下载地址〗7 Z/ [3 U1 I( n9 g
$ e+ } H; }! U5 ?2 F* w0 p. C8 L( [" e! ]
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6 \4 \$ u5 f' \# Q e9 [ I8 U( B6 y8 h9 G
〖下载地址失效反馈〗
4 s( R& _8 G8 r- y b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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* E% k5 S j2 X" z: V: m6 r% f% {; r* s- m- w9 a; c5 ?4 K G7 F
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