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〖课程介绍〗5 b1 H- Q" q& E) _" w! 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！: A! }- A3 j0 K% h
! J T1 Z9 Z& Q5 k4 K〖课程目录〗5 {5 A/ _( g5 q: K* R/ S, F# {: r
第1章 大数据概述
/ h. X& o3 R3 [( o. D8 E4 f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。, \# Z3 ~" I- W' H) g" L# _
1-1 课程导学试看% l- ?1 Z0 V8 |4 T" m5 s8 J
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）# n" ~& t$ C4 X( e9 w* B
1-3 课程目录% N1 t1 z% g8 f2 y7 ^- W4 Z- j) W1 ?
1-4 从一个案例说起
' ` r2 ?" ]& b6 ?+ ^ U: N1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看8 @& e" C& G8 }% s, e/ L% O( m+ e
1-6 大数据带来的技术变革8 i- W. G7 p1 X4 d6 ?9 D
1-7 大数据现存的模式
! E |9 `3 a8 B9 K( k; p- j& O1-8 大数据的技术概念( }+ y, W, _2 Q
1-9 大数据带来的挑战" r9 p" D8 }- _
1-10 如何对大数据进行存储和分析3 O7 x$ B1 w" i6 h/ g, {+ [' L
1-11 大数据典型应用) P) m% L: u: @; D: j% @
# e/ ]; H1 j( m! X9 F& n第2章 初识Hadoop
" D: H& W1 T; h. }, [, g8 O6 X q& N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。
, V" v- l4 v3 G( J$ Y/ [: i+ P2-1 课程目录( ?$ s8 ?( X( w( d- T/ o- C" B6 b
2-2 Hadoop概述
2 G5 u- W+ _5 t2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述! H. x& S2 M- s ]: R
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
9 {, | {. U. W8 f P3 m3 C2-5 Hadoop核心组件之YARN. R8 v Z- Z$ b' J" B$ s8 i3 W
2-6 Hadoop优势+ y0 V( |9 g0 m0 q) g8 N" `
2-7 Hadoop发展史5 C+ x. Z5 P# Q, M, G9 v
2-8 Hadoop生态圈# ?" O; ^. W- u6 f. n
2-9 Hadoop发行版选型; E z- [- A V+ H" }# T) S( S
2-10 OOTB环境的使用) Q' R% y) e( G* l& V0 g
0 z1 x$ }- E. f0 L4 K
第3章 分布式文件系统HDFS
9 E/ Q, S2 d6 v0 p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。 ...; s; m# [( E& u- k+ {8 W: J# _
3-1 HDFS概述
3 r# v- c( v. }* c/ p3-2 HDFS设计目标
7 ?9 c; T+ m5 U" M& @( M7 v; h7 V3-3 HDFS架构详解8 O, W. e7 W _8 p0 f
3-4 文件系统NameSpace详解
! U. I* ^% ~7 m6 G3-5 HDFS副本机制: m7 [6 C6 C5 R6 t
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
! E* P) b! B/ u3-7 Hadoop部署前置介绍& X# `! z* G2 E6 H
3-8 JDK1.8部署详解
- s( }" f4 N- z" D0 E" J) N* p. l) J3-9 ssh无密码登陆部署详解
* Q2 A$ u3 V! q% o7 {, r3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
( L# q6 v' ^; A; @ W' G3-11 HDFS格式化以及启动详解1 E: B( h6 ^) f1 _/ Z6 W9 [
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
2 v& B1 R9 P( U4 S" O$ ?3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动6 S6 D6 a2 {: H1 M
3-14 Hadoop命令行操作详解
9 R# M3 v m: S* {& F# Q9 [3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
" ]* Z k: r- G: W1 l0 P3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
) `# c+ C1 b* R U- F8 g- U% O3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发' s: K( c0 ^4 a% r. X9 B/ a+ l
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
. K7 ~; U5 ^9 w; d, P8 V% L" U1 E* }3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容% A! J1 j2 m3 z9 S
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容( s( n% C, P* K/ c
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
8 A$ ?% v" t! L/ v+ l3-22 HDFS API编程之重命名
6 ]0 h5 E ?& `( f5 I+ X% B3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile7 c, x) c- M+ e9 e' s
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
8 ?+ P3 @, \5 ^ H `8 h3-25 HDFS API编程之下载文件
D4 f" z; s0 t _( \3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容, k: v! E7 Y; p% B8 c8 ^
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
+ F) e% {! y) v, q) x$ S3-28 HDFS API编程之查看文件块信息6 K+ M7 i7 f; G: V/ e4 R" B4 Z
3-29 HDFS API编程之删除文件
3 }, i7 H. N( H" G) G3-30 HDFS项目实战之需求分析9 }. B3 m+ a. c7 o' i
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
. C7 a- i h) O# j3-32 HDFS项目实战之自定义上下文" d8 F- o( X! e( l% o% z9 D6 g
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现1 f1 e$ u! @# o1 e3 g
3-34 HDFS项目实战之功能实现# P2 @- z6 F1 l7 S: A
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码/ K9 |8 a! _. e- M) ]
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
5 A" }) N' z- E& W& V, z$ }9 d3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
B% _* x+ e J! B3-38 HDFS Replica Placement Policy3 `$ g( z7 {- c8 h
3-39 HDFS写数据流程图解3 @* ^) P1 I5 o h0 u
3-40 HDFS读数据流程图解
; s! c8 o) t' }+ [( m( }) G/ e3-41 HDFS Checkpoint详解( A O! N' e- g% C' t0 m
3-42 HDFS SaveMode5 w6 E& V5 O& Z
$ u: R8 ^! a. y" ]3 U: j第4章 分布式计算框架MapReduce
9 P# V6 c; F* P9 D/ [- s* }: z; q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。0 H6 n1 ~3 o) R% G# _; {
4-1 课程目录
2 _* G6 r e7 k" d* e+ L& x7 O$ Z4-2 MapReduce概述7 p' a U; X/ N9 y4 E8 f
4-3 MapReduce编程模型详解
+ ]- f1 u" T/ H6 I4-4 MapReduce编程模型核心概念详解; H) p# j- U8 A+ O9 _% [; v
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
# T3 T) j# T5 @7 T/ X) | w4 W4-6 词频统计之自定义Reducer实现; F+ Q( B+ g; o3 ^. U
4-7 词频统计之自定义Driver类实现! F& C! z& w; [& Q
4-8 词频统计之本地方式运行
5 ]% ?: @2 g) H/ M, s) g7 W4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
( }: U# v% L4 P W" n4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
5 c* V3 @7 S: |7 c4-11 流量统计实战之需求
- j3 u7 i& s) w6 C7 f5 A- T4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
& J5 r1 Q, r) O4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
: \( z b/ x$ l4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现3 ^3 B. g: B4 j+ ?9 l; E( U0 ?3 s
4-15 流量统计实战之Driver开发5 u W8 X% s& ^; g2 N
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
! S' }% S: \4 i; ~4 o4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
6 y. z# C+ R& r+ V& |
- z: ?+ J: _: E# O! k3 v$ l第5章 资源调度框架YARN
( i# W# ]5 r. q& 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。% o! l( O4 U; v7 o
5-1 课程目录/ W7 F: p/ @9 D5 `; o8 g1 F+ w
5-2 YARN产生背景: n2 x0 }0 x0 `% _' a) s( A
5-3 YARN概述& X, W8 s F6 [. m6 K8 a% W" S
5-4 YARN架构详解
8 g) g' Z g/ p3 P: L5-5 YARN执行流程
) t! Q6 b" k# O7 H" Q5-6 YARN环境部署
' w2 p% a! v9 R; \5-7 提交example案例到YARN上运行, Q: k# O, }0 H8 c/ y- ?7 G
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
3 m- u2 c4 i$ N# \ g
# j0 H5 h, g5 N2 X! W4 Q* b第6章 电商项目实战Hadoop实现
, T; Q, l6 `- A% G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 N9 G+ G* \# k6 F( v* M% _6-1 课程目录
5 E' m- S5 |( \3 L6-2 用户行为日志概述
: G9 [- c2 T3 B+ G! S* o- `* K6-3 为什么要记录用户行为日志
9 ~; u# K: t4 \6-4 日志内容介绍
. [( y6 l4 F9 L6-5 用户行为日志分析的意义所在: k% ]3 _; [- P" L/ k: y
6-6 电商常用术语3 M7 l2 r& }7 R8 r1 r9 K
6-7 项目需求描述
! v D% U- T: [5 h$ t4 b2 E3 ]6-8 数据处理流程及技术架构
& ?' n1 A& P H) M' L1 `6-9 浏览量统计功能实现
* v* B. E: B# ^4 R' C6 h+ l6-10 省份浏览量统计之IP库解析
3 P G1 |4 }; Z8 N$ Z" i6-11 省份浏览量统计之日志解析! w l' ^6 e+ z( O& K7 j( R) v( K
6-12 省份浏览量统计之功能实现1 V3 V3 q. ?# b( {9 g, i
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取; A+ c9 |4 m+ T
6-14 页面浏览量统计之功能实现
7 q3 s- w$ P2 b+ w6-15 数据处理过程中ETL的重要性
" C& h% A/ o8 y. i1 k3 E P1 j8 i6-16 原始日志ETL操作7 ]5 c9 l( P6 U0 z4 j) W
6-17 浏览量统计功能升级
( |" t: N" A/ N8 [! p3 k6-18 省份浏览量统计功能升级4 A. a0 e9 ?$ K8 O. A6 B( u9 n; S
6-19 页面浏览量统计功能升级思路0 n2 i7 x/ B; i
6-20 打包到服务器上运行9 n# ~* v& g# ^8 ]
6-21 项目扩展+ A2 R( m4 n: s* n
- a$ }' i2 @3 l/ _, _$ N d8 O1 Q
第7章 数据仓库Hive
8 w4 ]8 E- B: {7 j( `0 r: d+ S6 T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。! H" G) g! t, q: U
7-1 课程目录
$ o2 z! ~& }3 D8 T. F% L$ F7-2 Hive产生背景! t- E3 C2 f- U" O
7-3 Hive是什么" c c% |: [; }7 x
7-4 为什么要使用Hive% S6 y( o* o# z$ L X7 `2 I
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
) m: k* J1 A, {! r/ \4 y5 V7-6 Hive体系架构- I" _1 q% j$ Q2 N
7-7 Hive部署架构- U9 ?) z9 C4 B5 ]
7-8 Hive与RDBMS的区别
|' S5 o: p: Q4 Q" L0 [6 [7-9 Hive部署
. u N( x& s* N0 F$ o- l. Z E7-10 Hive快速入门
( O7 K, Z/ \1 U7-11 Hive DDL之数据库操作2 C1 Y, o9 d! T# C
7-12 Hive DDL之表操作
# X) l5 g% o5 j" E2 R7-13 Hive DML之加载和导出数据
7 J _ P/ g0 b& Z4 N7-14 Hive QL基本统计: k1 I/ q2 w$ h# V2 N' I @3 g
7-15 Hive QL之聚合函数
5 k' ~( Z* y s2 k/ {0 V8 B7-16 Hive QL之分组函数4 N7 t/ h0 A$ `( ?4 x8 v( Q
7-17 Hive QL之join的使用3 r0 V) c* A% m
7-18 Hive QL执行计划4 u# \' j; _( c" c% T5 \
* N* r# [3 [1 ?2 M
第8章 电商项目实战Hive实现
( n$ m3 L+ z/ W7 c7 r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。
& i7 J5 |1 l& h6 ?8-1 课程目录$ b* K' _! A# o
8-2 外部表在Hive中的使用
4 t& g. Y# R4 M6 ~0 {& r8-3 track_info分区表的创建1 U2 W. c/ |3 l2 `& W9 |
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
5 e8 B, ?- M7 U& I7 B8-5 使用Hive完成统计分析功能
+ f. M9 q7 G+ ^+ M0 S. I! A% j8-6 Hive实现项目的方便性体现& g" @8 n4 D' C8 Y
% u1 J/ F2 Y: X, x, S- Y% B/ e第9章 Hadoop分布式集群搭建0 P. _4 v5 o% ^: p, I" W
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。7 Q. V' ~2 v# S
9-1 课程目录2 t2 r/ b2 [' `- I* g+ p; B2 A
9-2 Hadoop集群规划. G& ?& ^3 F* }. L
9-3 前置条件安装% Z5 i# C) a: d+ J, q1 [0 C6 ]5 w4 V
9-4 JDK安装! m6 V. ~6 ~8 Y. E% t' p$ `, U- D
9-5 Hadoop集群部署
1 y1 r! H0 L8 e9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
* Y4 P& Q: s$ R( {9-7 课程总结
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/ F7 c8 A1 _* j〖下载地址〗
' S9 a! p6 v% E9 s
' ]) X& |1 ?- y0 Z. f7 T0 Y- O p1 Q# {5 i* y; y2 h
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