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- E5 B8 J- M2 {5 d: ]% z〖课程介绍〗
# Q5 Y- J# _2 o! d3 N+ A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！
* J8 X5 w4 r& V* y) S' g5 Y! v0 y5 J+ W' e
〖课程目录〗
. a) |" x7 g, p- R第1章 大数据概述
- U" b5 R: C) }$ @( i: P7 ]7 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。 Y$ s; F; ]0 h' {
1-1 课程导学试看 e, i6 H& C6 [$ m
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）: V& ?" Y8 v6 o' F
1-3 课程目录
8 i& c+ q- c# w4 E1-4 从一个案例说起$ `4 Z3 A0 K. [ Q" c
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
! Z, ]/ Y' G# L8 Y. I5 ]1-6 大数据带来的技术变革! J/ w" p3 `) ^) h3 L Q: ]8 B# l
1-7 大数据现存的模式" ?! i; W0 _! Y
1-8 大数据的技术概念
1 C. g3 ]- L# z0 n* @7 g. K7 S1-9 大数据带来的挑战1 ?$ C2 @5 _+ u* B
1-10 如何对大数据进行存储和分析$ ^6 g9 [4 m+ O7 g: Y) {0 E I
1-11 大数据典型应用
# E# R! f( j' a+ z- C- S9 Z4 b6 Y' ]& R. [4 t4 v3 g
第2章 初识Hadoop
% a% x2 }- E; z4 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。
3 m- K4 ?# W7 ]6 i, O% [) ]2-1 课程目录
) j# S$ @7 k: W2-2 Hadoop概述
7 d; e8 A: Z* r# n/ \2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
3 ~2 Y$ g+ q* r6 i: E& j2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
; ^6 H3 d3 A: k8 V) k" x+ E2-5 Hadoop核心组件之YARN4 w6 i1 S2 K4 S8 x+ B* R
2-6 Hadoop优势, ?4 s5 x5 s3 c& a0 o' L7 C: p
2-7 Hadoop发展史
9 @; V8 N$ G3 \! h2-8 Hadoop生态圈
% _, g- u5 N, K4 k5 n$ I' ^2-9 Hadoop发行版选型
/ k* m% N* A3 w# G2-10 OOTB环境的使用
( }; @" V$ [$ {$ |+ p; M$ d9 \9 T/ `8 l
第3章 分布式文件系统HDFS( Q8 u" U, g: f. i0 s$ h7 w- f+ Z
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 q1 M$ p$ p5 V/ m+ v. M' ^
3-1 HDFS概述3 U7 ] d ~( X, I) n1 U
3-2 HDFS设计目标$ s% ~% B8 [0 b1 j' r0 W1 ^* D4 `
3-3 HDFS架构详解( O% `0 J1 L3 ^; O3 ~
3-4 文件系统NameSpace详解
* d8 Y. L. M0 r3-5 HDFS副本机制& P/ D# _& `. r5 ]5 a& {- X( l
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
$ l9 g% X" [/ u% S3-7 Hadoop部署前置介绍
! ^7 X" [4 }0 W" W- s+ o3-8 JDK1.8部署详解) O8 x9 q* o2 D0 i L6 C
3-9 ssh无密码登陆部署详解9 @; _/ z7 S- @3 I
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
2 i- P- H, R. Y( x# T# S3-11 HDFS格式化以及启动详解
- d2 Z) D. E1 E3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰3 c, `% I3 ^/ y) X p7 s
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动9 z$ `0 m4 c K% {; G# d: k* i: @
3-14 Hadoop命令行操作详解
2 F/ p2 \0 q: K3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制5 X, d; f- R8 {7 H" K7 v
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建- {5 y5 F) \' t, z0 V5 i0 R
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
* l' }' ~3 l; s" f9 G; C( ^4 C3 T3-18 HDFS API编程之jUnit封装9 G5 G X& p" t* q
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
4 Z7 W4 F9 }1 ?3 C! U5 ]$ X0 Z3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容) L/ B0 H! G# `5 p9 @; s. g& S% V
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
: e* W: B, E I5 w6 q+ K3-22 HDFS API编程之重命名
5 ]5 R% F! n; K$ m& L7 r* F+ t3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
3 l1 u. O5 G, f8 v1 K3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件5 ?* w# [! S- c
3-25 HDFS API编程之下载文件
" d$ r$ @) y5 s0 E3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
1 E% P& f& D# O: I% I3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件, V# O8 I! \9 ~0 [ U
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息$ O' I8 g) N E7 V9 r) v6 }
3-29 HDFS API编程之删除文件& ?7 p5 K* w) \, b" {/ o& n
3-30 HDFS项目实战之需求分析# o6 x7 U: h4 n# L D- s0 Q; A
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写/ j# o' ?/ u* b" F8 k# R
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
+ R- \7 Q6 E. E, T! a2 E3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
# k: N+ L8 A5 j# F# M, N3-34 HDFS项目实战之功能实现2 z% F, R7 C9 n* R, a' _
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
{1 y" y: h+ O d3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象$ ?! ?: H, N; y5 M @/ r+ G7 g
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理4 E! P( ?: g! {! X* c2 z
3-38 HDFS Replica Placement Policy
0 z6 x4 B$ C2 W5 \* |# }5 y3 `3-39 HDFS写数据流程图解
: E7 \1 n+ e4 V' E' F9 K W4 o0 @3-40 HDFS读数据流程图解
4 `$ V: ?+ Z$ H5 z* @& H \3-41 HDFS Checkpoint详解+ y/ I/ [6 i' e7 m7 T
3-42 HDFS SaveMode
' z$ L* G# J6 V/ i
5 ?4 q6 r, y d, ^, x8 i第4章 分布式计算框架MapReduce. \$ g9 r0 Z9 ~6 k, g2 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。
8 O6 O5 q+ y) T) Y4-1 课程目录, R: P% T3 `* I* G& r U) B
4-2 MapReduce概述
* a' T# V1 m( \% Y9 ?& ]4-3 MapReduce编程模型详解; c9 n4 K8 T; i0 h n
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
$ K2 h6 s* Q* C4-5 词频统计之自定义Mapper实现
/ r" Z5 d @0 U; I% D4-6 词频统计之自定义Reducer实现
" Y$ O1 _& o" ?$ ?, \, K* e4-7 词频统计之自定义Driver类实现
/ ~9 D/ d& _* V& r4-8 词频统计之本地方式运行/ P; b3 |0 g3 u& s/ b( c/ K4 c
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( d0 @% V* Z% g9 f' _$ r+ O. V7 X; G
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看% n" g0 _9 k7 e( A: \* \0 a
4-11 流量统计实战之需求$ r- H$ x* w i a
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
) D$ }: Q' |; K4 Y- E4-13 流量统计实战之自定义Mapper类% w4 l6 F' o: E' m" Z
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
6 J o8 w1 w2 `- |6 n6 p4-15 流量统计实战之Driver开发
! h: @; J8 z3 \; F9 _/ i4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用, W! q5 Q4 G% \. q7 p. ?
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
4 r3 j/ S, O) s$ W# ]7 L& ?+ k6 L' f6 V3 I
第5章 资源调度框架YARN
5 o) F+ K: x" b) ?- y% P7 V0 P( ]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。
! p) H2 s/ \& ? w: m4 z5-1 课程目录
+ l5 A2 f! j( I% K5-2 YARN产生背景
; P$ J2 Q" J' ?8 t' |0 L8 k5-3 YARN概述1 s# O0 g5 N' Q% h& \. G0 U4 V
5-4 YARN架构详解
6 d( T, Q) b) l! @5-5 YARN执行流程
: G4 y1 O* T: r8 p5-6 YARN环境部署
9 {; Y8 r7 h: I O. H* A5-7 提交example案例到YARN上运行
r( C$ c, E8 g5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
, e2 Q9 T1 V0 F4 {/ b
+ u$ I: j% v' c- Z+ Z) o* P: {第6章 电商项目实战Hadoop实现
/ I( h0 f7 L+ }( |. z5 F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。 `5 T3 C p7 @- \
6-1 课程目录! t8 r% J" E& v0 W" e6 n
6-2 用户行为日志概述
5 q; {, Y/ e8 n1 X6 F6-3 为什么要记录用户行为日志; \/ Z; F. T/ V
6-4 日志内容介绍4 h4 @9 n+ E3 m, h
6-5 用户行为日志分析的意义所在% b$ r) f6 P- [& C$ p6 ?% Y
6-6 电商常用术语) L5 l+ }2 A% l7 q5 h
6-7 项目需求描述
R* O- L$ k! a9 Q Y6-8 数据处理流程及技术架构/ x! c. e+ r4 m4 H7 W5 c6 D
6-9 浏览量统计功能实现
- }& D7 z1 C2 X3 p B: l6-10 省份浏览量统计之IP库解析/ D/ _. `; w0 T4 x% h
6-11 省份浏览量统计之日志解析( R4 u+ u3 ?6 j5 @3 h
6-12 省份浏览量统计之功能实现" L& W7 J1 C* ^
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取4 i R. h% M- H. P
6-14 页面浏览量统计之功能实现
6 C0 [' N/ G: b5 q8 V9 N6-15 数据处理过程中ETL的重要性
1 X& Q8 p# E# d6-16 原始日志ETL操作
4 ^: F7 M5 y) q* B1 x; M6-17 浏览量统计功能升级6 |$ z8 S6 c: C0 r
6-18 省份浏览量统计功能升级9 B& w4 q5 T' |2 X+ x
6-19 页面浏览量统计功能升级思路: x* D d% }1 F0 c! ]8 n, K; X
6-20 打包到服务器上运行
0 H" V: I' F: y- l. ~6-21 项目扩展
3 B- Y# R# F3 Y1 F5 H
& x# W( q9 {+ j2 G2 F* m+ h! b" A第7章 数据仓库Hive5 x7 d* s. K* n$ W( q
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。& D/ Q L& ^9 r( H
7-1 课程目录8 U& n. g5 N+ T) s/ }4 x& U
7-2 Hive产生背景) m1 g; |+ `+ J( ~* V; i5 |+ l
7-3 Hive是什么/ ]5 F/ Z1 P; t) A
7-4 为什么要使用Hive
' J, _, c/ Y5 H* g/ @7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
2 B$ J# b; i+ e( Q7-6 Hive体系架构! p. r9 a% Q, D' a9 X; T7 { [
7-7 Hive部署架构# J3 [' m, q5 b, T: R6 k
7-8 Hive与RDBMS的区别
) { X" ?6 t9 R6 N5 j; |& }7-9 Hive部署
3 }, N5 X) q; e5 Z# S! ^$ N7-10 Hive快速入门$ S; u! x+ Z! V8 ] }
7-11 Hive DDL之数据库操作& i; U) a. P# n/ }5 f3 X
7-12 Hive DDL之表操作( o. x& z% X0 L
7-13 Hive DML之加载和导出数据* q1 C5 j! C0 \4 i( i
7-14 Hive QL基本统计! g! d% y4 S; r+ U
7-15 Hive QL之聚合函数( ]6 z( x7 ^( P' U" t
7-16 Hive QL之分组函数
8 S+ {8 p: j4 T4 y: M! z1 g$ d+ C7-17 Hive QL之join的使用! {; T8 s2 a% z/ N7 y: U7 V. M! r
7-18 Hive QL执行计划
' u+ }% d: K5 Q
( ]0 `4 F1 x+ f$ Q& W5 q1 Y1 Y第8章 电商项目实战Hive实现# x/ A; o' [7 v! U2 N
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。
& G' f) ]+ R \* w1 a8-1 课程目录
" T! |0 E" S$ D& n; I" h, L( F1 n$ x4 W8-2 外部表在Hive中的使用
; G- `5 V7 _8 j8 l2 Q# |4 E8-3 track_info分区表的创建
; w/ p- N' L, n8-4 将ETL的数据加载到Hive表" L' F- {5 D& t
8-5 使用Hive完成统计分析功能
- x8 L8 z/ d @) E# [2 o8-6 Hive实现项目的方便性体现* Y# q" f: _ f
0 X; C9 O/ Q' i3 z& w
第9章 Hadoop分布式集群搭建' N9 ]; T3 l! N1 |" {
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。 P" n/ o! R2 j; i8 k
9-1 课程目录 H7 ~8 B, y7 h6 p5 c9 ^, `
9-2 Hadoop集群规划
( X8 G/ Z, Z5 R0 M, j9-3 前置条件安装2 [8 _) d. `8 w5 a% `6 M2 P/ A$ S5 K
9-4 JDK安装
7 x9 V+ m# z6 m& ]/ D4 J9-5 Hadoop集群部署
* I6 O( d" I+ T" f! s* c9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
" c# P# v. x0 l1 Z' C: ~9-7 课程总结
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# T/ X9 O' c0 c7 [% H+ s- ^〖下载地址〗3 u& J' x& a! Z1 L9 A7 S% \
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: L9 g0 K8 S( i/ z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
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: h( D3 t7 B! ^1 Z' b9 B. C4 L" L6 K〖下载地址失效反馈〗5 K& J- ^+ C# F5 r$ Q7 S1 p
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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