$ J4 ^% S+ _0 r( P9 i3 h0 V
5 i2 m. d! b' g y9 w) E〖课程介绍〗; l* u: q0 K. d. g$ Q7 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！) |. L, e( m7 [) C9 M3 P
( o+ S. i' {5 I: B9 B9 T* W
〖课程目录〗
9 _1 J/ c' X B6 a" a. G第1章 大数据概述
. P4 k5 \+ e2 L& N6 ~+ r$ w2 `8 @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。: f+ b& i+ V9 u! F
1-1 课程导学试看, U. w7 U# _/ |" Z+ X I
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）
" T& ~; Z/ \' ~8 d" \% H' `1-3 课程目录' [. ~6 S) C: j$ W% {% K& }
1-4 从一个案例说起! C$ d, T- {+ g$ j/ I
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
2 U/ Y* a+ p L7 G/ r/ d& L- s( F1-6 大数据带来的技术变革* |) O5 M/ }3 d/ J
1-7 大数据现存的模式" \8 y8 A5 a$ Y( i: Y
1-8 大数据的技术概念
2 e, U# I6 E7 P6 r0 _9 l3 V1-9 大数据带来的挑战
, W$ _6 O( K4 ^2 m1-10 如何对大数据进行存储和分析
9 _. Q% e& ?/ Y& F; z- y; K3 i1-11 大数据典型应用
0 {9 J0 ?" k+ \! ~5 B( B) t' X; Y3 `# k2 O6 L: N* `5 D4 ^
第2章 初识Hadoop7 Q& c) u5 K! v0 D9 V) P# P) r
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。
' i& U+ d& z6 \# A, C6 c$ x5 R2-1 课程目录
& L7 N8 }& b! z- M' e2-2 Hadoop概述; V' V, O X% V0 @5 A$ S2 F
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
. o3 k$ o! N- P: z1 k/ k2-4 Hadoop核心组件之MapReduce, Y" u! }/ I% G) m; U" ?8 }
2-5 Hadoop核心组件之YARN
- R( {4 M9 ?: V$ @) m1 k" F& v7 Y2-6 Hadoop优势
5 l1 q' g8 {0 Z# W0 w. d0 W2-7 Hadoop发展史- B: @' A9 u: Q$ }
2-8 Hadoop生态圈- y6 E! s, S# K
2-9 Hadoop发行版选型
, k% Q% ~- f7 j. q! v( x' S. l2-10 OOTB环境的使用
. Z; i( K. p- Q% i7 @7 i* E9 t& G" Z+ K
第3章 分布式文件系统HDFS
" e3 ~1 ]# n* J. T" u$ ~+ ~& S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。 ...
$ U" p2 Y o. P) j! \ F3-1 HDFS概述
9 c" T: k) m5 C/ T/ S* T3-2 HDFS设计目标+ N, J/ S( Q9 G( ]# R4 [
3-3 HDFS架构详解
1 `" S+ s- r& G- T9 ~4 v9 J3-4 文件系统NameSpace详解
9 O$ G# G2 N+ _! ~9 C5 W" X3-5 HDFS副本机制
& _+ t: `! U! t+ s8 }2 Q6 C. |- ^; {- r- h3-6 本课程使用的Linux环境介绍
8 a9 I/ R) [# j7 y" C3-7 Hadoop部署前置介绍1 ~) x( O& `' q3 E8 g- m4 X
3-8 JDK1.8部署详解! A0 F- {/ \! y6 Q4 C; e* B3 p
3-9 ssh无密码登陆部署详解
X: x+ m3 t7 }3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置! E) l+ @0 |+ x
3-11 HDFS格式化以及启动详解5 H' k- w& w9 s7 q6 z
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰% N1 M; [# |) J) ?/ ?; i6 H& y, ^
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动5 W$ p+ `' m4 j, m! W2 j0 q
3-14 Hadoop命令行操作详解
* }2 h$ _& { s: J4 H6 b6 Z6 [3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制: w5 P9 I7 A0 s/ H+ ]
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
C o# K" g4 U- `5 u3 W3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
" @. y9 H1 V( K( z9 l4 j3-18 HDFS API编程之jUnit封装% \% a8 J7 ]' t9 y4 ]: M3 R0 @3 t' g
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
- h' Q, W' B' e9 L% n3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容) Z z) @' `: p9 c7 u1 x+ y
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析8 b5 a4 `% U1 q! ^1 W( d; x
3-22 HDFS API编程之重命名6 m% r2 S9 ]5 n7 G9 b7 ^
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
6 ]& O7 N8 V& J( t: P9 [+ Q* N5 R3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件
& T* Z& A" `. W) v o# J3-25 HDFS API编程之下载文件+ U; y+ J, q9 Q. n% p0 \
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
2 h! L% D. e( V5 g# v6 A! Z% f3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件4 V* U! O4 d( @2 @* ~: n
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
, K- N9 Z/ S. X( N1 G/ n3-29 HDFS API编程之删除文件/ _' ~- w& w9 c2 K9 i
3-30 HDFS项目实战之需求分析! L; w/ C8 x; F
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写% }0 R1 e* Z! s8 I9 |! d& K
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
8 ~5 {: {4 _) }" `. H. t) y3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
( Q" u4 K/ A2 b% p6 ?% n0 n3-34 HDFS项目实战之功能实现
# P% x6 F2 r6 ~3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
# s" |5 y1 a9 F9 p' M3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
" Y: O0 p3 z2 R3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
6 Z# V# u5 h4 x, S3-38 HDFS Replica Placement Policy
9 M9 `0 w6 f- W* y4 G% m3-39 HDFS写数据流程图解
# A) Q1 p( h7 L7 e3-40 HDFS读数据流程图解+ J+ d) G$ ] o
3-41 HDFS Checkpoint详解
5 d+ ]: q+ m5 g) v% x3-42 HDFS SaveMode
! S/ b, A' \3 c( C- \- B0 F$ W y
! S0 d2 W) ~* h t$ U, b& W5 R第4章 分布式计算框架MapReduce' M! k# M8 J7 k
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 n H) R2 z' ~ s6 a4-1 课程目录( } m! v/ [# n, T K; Y
4-2 MapReduce概述8 L7 c- A2 b+ d6 c- @' P
4-3 MapReduce编程模型详解7 A$ `2 P# d* N& F1 I8 I4 ?1 V% \
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
% w" [3 I, P% U7 F4-5 词频统计之自定义Mapper实现- S! v+ h. L( ~7 b' h
4-6 词频统计之自定义Reducer实现6 x2 \5 R1 s9 y7 F6 n6 k/ w; {
4-7 词频统计之自定义Driver类实现9 Y, y3 E3 y* `' l: h
4-8 词频统计之本地方式运行0 Q8 O9 [ b$ B$ ^1 n
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6 Q8 s) T' W+ O! I) E
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看0 R+ ^3 h) S# ]" x0 ]
4-11 流量统计实战之需求. {" l( U* B' K# ]" q0 E6 D
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型3 I) f+ U' ^; i" u
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类- E) ~1 K6 ]+ X( }5 Q- K8 h
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
2 {; c1 h# y2 e4 s6 |4-15 流量统计实战之Driver开发
; u8 }! w) b$ m8 Y& K. H4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用- q/ Q0 P8 c! w! V! z" b U
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner, P5 w* @' ~* y e' W$ ], U' V# G
- j/ b7 _! _, E, \2 T V第5章 资源调度框架YARN' X" {+ G3 a6 ]# s, }
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。
: w7 A! Q5 K N/ H5-1 课程目录# K) w# x* U6 o, F5 Z" K5 ]$ ~
5-2 YARN产生背景" S% ^' i: j+ W$ U/ I! y
5-3 YARN概述& s) ^+ j r8 Y& Q v
5-4 YARN架构详解' i/ b7 `' H. `# S7 s; y
5-5 YARN执行流程6 a6 t+ I8 I9 i0 l
5-6 YARN环境部署
7 b# l- V& j/ V i" l. x: S0 M5-7 提交example案例到YARN上运行: x8 B8 [* H/ |+ O
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行' P! K1 `% B0 O/ K
% F* h3 T+ u2 P; G! G$ `第6章 电商项目实战Hadoop实现
0 j, `( R, g' m3 g9 V+ R7 e% Q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。
) ]: {0 w! ~; c0 h) D/ f6-1 课程目录3 ^+ z5 c5 ~. o% L8 ?% L
6-2 用户行为日志概述
' [" q$ n4 f+ u/ \; C; \6-3 为什么要记录用户行为日志
# z4 }9 U3 v* y5 r- M0 g; H6-4 日志内容介绍
, K9 k6 ]' j' F+ c# ?7 M, D W7 Q& Z6-5 用户行为日志分析的意义所在9 i& ]+ C# L4 i. A$ q
6-6 电商常用术语# `$ t& {# `* C0 j
6-7 项目需求描述
1 U1 V, B) y+ ^4 o6 y& C( B6-8 数据处理流程及技术架构
& X' z n, Q+ E& G; c6 t6-9 浏览量统计功能实现, v' j5 o/ }$ Q# \ T
6-10 省份浏览量统计之IP库解析2 w4 R: X3 F1 V4 {, z8 y) {, g
6-11 省份浏览量统计之日志解析
8 Z! y$ M) X/ U' i4 g1 L6-12 省份浏览量统计之功能实现
3 f% j: Z* x. ?9 M1 V) V6-13 页面浏览量统计之页面编号获取( D" T: G% \# Y
6-14 页面浏览量统计之功能实现
* u, d# F, U4 R/ C6-15 数据处理过程中ETL的重要性
" F7 ]1 j) f1 Y/ ~/ m% m0 \( j) h6-16 原始日志ETL操作
. j Z0 |2 {5 c( |6-17 浏览量统计功能升级
* ]3 i& ?0 q( W) @, r6-18 省份浏览量统计功能升级
4 q7 K" P) ^/ _6 U0 [) _6-19 页面浏览量统计功能升级思路+ l7 N) Q6 H( ^$ ^' R& E1 q$ ?
6-20 打包到服务器上运行5 S+ L! H" R) n+ _; w& f) q
6-21 项目扩展, J$ `: a; O! w9 g5 E/ G9 d9 Y
- Q* @- K+ |7 m1 S
第7章 数据仓库Hive
/ x$ D- O5 K x: B; P' ^/ ~5 f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。! {# F. v1 G" F9 N: C- d+ D H1 p
7-1 课程目录% F# E' V H. Z
7-2 Hive产生背景
2 s1 o6 n Y9 y! `+ H6 d7-3 Hive是什么
9 J- B+ {9 X, W1 y) @4 x7-4 为什么要使用Hive
0 C3 K# L# q- Z7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置; [, C: _2 z, d$ l$ t
7-6 Hive体系架构9 e! k) {' D+ W+ z5 {/ t9 ~
7-7 Hive部署架构 C# e4 ?) U3 D! g+ g6 r6 w5 ~, d
7-8 Hive与RDBMS的区别
, m6 y) f0 z0 ]9 D1 z7-9 Hive部署' i: K! E# N* u2 l+ A9 \% c
7-10 Hive快速入门6 C; \7 u! B2 C g4 l
7-11 Hive DDL之数据库操作
) A/ F" A, n9 I3 f/ G7-12 Hive DDL之表操作
" |" G8 Z. C3 F+ J7 i: N& b7-13 Hive DML之加载和导出数据
. Q5 O2 E* u7 j1 r+ S: h7-14 Hive QL基本统计0 { T% L1 s" x# b
7-15 Hive QL之聚合函数6 |/ Y8 k: U) ?+ L, a
7-16 Hive QL之分组函数
( Y7 O) ~0 G: J: Q7 e7-17 Hive QL之join的使用
- u3 z$ v7 ]4 N. z- z/ l7 A2 M! `7-18 Hive QL执行计划# d. K; k0 ]; w* Z
3 p+ Y! u$ N ~4 e4 I第8章 电商项目实战Hive实现5 d: _: X4 G% L+ n$ ]3 ]" ~
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。( W& b4 \3 [) y3 {# N& c
8-1 课程目录0 Y, N' s" L9 c7 j) g9 w" q
8-2 外部表在Hive中的使用
' L2 ~$ X1 \* Y; a6 i8-3 track_info分区表的创建
, a3 G1 U; N! j5 q/ Z+ M G8-4 将ETL的数据加载到Hive表: D S6 Y0 ^& v! t! N
8-5 使用Hive完成统计分析功能" g* `! b3 n I* |1 `" B1 D
8-6 Hive实现项目的方便性体现+ T( f- f/ q! x- ^4 V+ o7 B# I* w, p
0 W! ]0 T9 J8 Y/ r' u2 n第9章 Hadoop分布式集群搭建9 |& }+ m' u# T% Y. O
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。4 e2 ^6 w t2 E7 X
9-1 课程目录& `) S$ Z# k8 c f
9-2 Hadoop集群规划* C2 ^+ U5 w/ l3 f
9-3 前置条件安装
8 \6 ^) k# ]1 z5 |$ u9-4 JDK安装
/ L5 I& K* x4 R9-5 Hadoop集群部署
% g7 L" }. Z% [9-6 提交作业到Hadoop集群上运行3 ]/ S: d. _0 a# x
9-7 课程总结8 d! \' `- ?4 ]) \5 _
: W7 ]% Q$ F- i% X2 @ w9 i9 l+ J〖下载地址〗
+ k" J$ l- S5 e1 i! @, @4 c- ^& p
$ t4 J4 d8 e/ R4 o, I) [6 l: |- E" _4 j
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
! J% Z1 Q1 i, \: ^% w9 }6 d
n! U. p7 [0 ~3 c〖下载地址失效反馈〗
8 @- L/ H& e# ^! e2 V. C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
5 c! h$ B$ ^- K$ c9 x
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