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: p4 R& O8 \) |8 l( P〖课程介绍〗, Y; \ t% Z& h: O! v5 `
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！5 N2 X/ A" _0 E* |# A' z5 X
, @0 S, O/ Q C) Q〖课程目录〗! a4 p9 \6 T* A
第1章 大数据概述& [0 x3 f2 ^# H+ h
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。9 p1 l1 c1 s( y2 g8 H4 F- g
1-1 课程导学试看
/ o) L4 H2 v4 \: a. a/ d8 m2 u( B4 P1-2 ***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）
7 I2 o* r A' m$ A! b% s7 k9 r1-3 课程目录: r$ h3 J5 t' R. P7 r2 |& q7 x
1-4 从一个案例说起
: N6 m+ ?9 a( L' f! D1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
0 S) m; P; { o [4 }& b: `: ^1-6 大数据带来的技术变革
/ C9 m e( w9 U3 z1-7 大数据现存的模式
, w. k0 _* _( P6 }1-8 大数据的技术概念
r: I& y4 T5 Z/ C1-9 大数据带来的挑战
Q5 ?8 t; V. G e5 A1-10 如何对大数据进行存储和分析$ z7 k% V3 R* h# w( F' T
1-11 大数据典型应用* ?) R; _8 C8 R: n2 q' h* ]
, b$ ?4 @; d7 x7 @: p" J; N
第2章 初识Hadoop
- f+ u2 w1 B% V, c+ E0 r3 V' E8 C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。- t9 ^9 F9 k! Z6 h! x' H
2-1 课程目录
6 ]' @5 P, K6 f) J" B8 A8 \2-2 Hadoop概述
) W+ E n$ ^) v6 D3 x, {2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述 k5 e' C/ E; {5 ^) x4 D9 {
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
6 j$ _8 ?/ t) i3 R4 ^2 C4 P2-5 Hadoop核心组件之YARN; P. d9 |0 X6 u }# M+ T
2-6 Hadoop优势
/ M$ c2 ^) e$ X( N$ g' ^ P2-7 Hadoop发展史" k/ B7 b1 F- M+ m3 \2 C: E k) O2 O
2-8 Hadoop生态圈9 i7 k. y- Y$ U& Y
2-9 Hadoop发行版选型& H; C8 }* O: q
2-10 OOTB环境的使用: x/ E$ r z+ D. J% i: E) e
8 S( X$ r5 G; e& X+ L# S第3章 分布式文件系统HDFS
! c% [) Q6 m2 A, `4 J/ j3 o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。 ...
3 I; ~1 X& @6 I3-1 HDFS概述0 u$ p* A; N, w5 f9 q3 @& m w: J
3-2 HDFS设计目标( W+ W: N |8 g
3-3 HDFS架构详解( K. \- D. K' a$ w1 g' V! H
3-4 文件系统NameSpace详解- w% i) ^" S. T, j/ V
3-5 HDFS副本机制
& }+ P$ @5 I2 V' E3-6 本课程使用的Linux环境介绍
* f# ]# D V; ^4 t1 k3-7 Hadoop部署前置介绍
( H0 j0 B. p6 n2 k0 T0 m3-8 JDK1.8部署详解
/ B) n- S* M3 Q- u2 y3-9 ssh无密码登陆部署详解7 f5 H% `: O+ A& P
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置! D/ A# R! n. L* e# }3 @* ~
3-11 HDFS格式化以及启动详解
9 O0 z8 g* U- [5 J9 D3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰. {1 b+ u }) P
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
- E5 m2 d5 z1 Q s- v9 S) v3-14 Hadoop命令行操作详解
7 p. j. o; c7 g) \- L7 k* Z3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
- ^9 u# _; q( E' ]4 S* O8 k" w3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
' {+ @# E. O' R/ V3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
8 ]3 V( h& f } O3-18 HDFS API编程之jUnit封装
; ?9 |: _8 e+ g; W( T9 ]3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容. E# W( _: Q6 c, k9 p* G7 C
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
7 v! m; z9 p2 F' |0 ~ q& n3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析) r: w( R6 W' U: `6 W+ @
3-22 HDFS API编程之重命名
; P# Z; t. \8 B3 a9 q7 b3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
( B9 p; M1 v8 _4 S6 R$ e! Q3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件2 d1 p" R- w& A/ g
3-25 HDFS API编程之下载文件
6 `4 S% _/ X" X# ^2 v3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容( m. i' _1 [: l2 u* k# U6 }
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
6 f8 `0 s6 n& Z6 @3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
' H! T, O# l+ j/ z3 Q3-29 HDFS API编程之删除文件5 t8 Z% D2 }% b
3-30 HDFS项目实战之需求分析
% O3 J6 L% P8 k) @7 \; `3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
) O m; W% Y9 l3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
5 V3 r; P8 }; t3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现! p) [" k: C& A; t6 t d
3-34 HDFS项目实战之功能实现9 E& r- y \! E& |) A
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
/ O8 ~1 H8 C7 v) \3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
6 w5 o8 l7 f9 z* h2 v% R3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理# U" P0 l4 ~ U, `" r- q$ A2 C
3-38 HDFS Replica Placement Policy" r3 ~- ~9 `5 U' L# z8 Z
3-39 HDFS写数据流程图解8 _# L* c% h a4 j4 _& p! ^0 I/ z
3-40 HDFS读数据流程图解
2 j8 q& k0 \7 P5 j- U+ i3-41 HDFS Checkpoint详解8 b4 {+ @" A- ^% F5 b
3-42 HDFS SaveMode) [$ e/ N. }" e G, ]' Q
2 G' r3 O, y" E5 R" o
第4章 分布式计算框架MapReduce' C7 ]/ m0 }6 l5 `- g
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。
& A- b) {5 q0 K: S4-1 课程目录" V' T, b4 M& v
4-2 MapReduce概述2 I2 `7 T; J+ s2 c0 i
4-3 MapReduce编程模型详解. h, r: q# J6 T. n* R A. P8 p) ^
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解3 S- N3 \; j1 ?; r/ M& u2 k7 t
4-5 词频统计之自定义Mapper实现2 B2 J2 ?' i6 N) o1 K8 z
4-6 词频统计之自定义Reducer实现$ c/ a1 D9 V3 |& Z o
4-7 词频统计之自定义Driver类实现/ x9 u" L1 v5 B; j
4-8 词频统计之本地方式运行
% f$ B Y. f0 k, o/ X4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码
# X% ? F2 K( x( h+ l7 @4-10 词频统计升级之Combiner操作试看; f0 Q* W. f; }- e
4-11 流量统计实战之需求
5 K0 a6 t/ ~3 |+ F( w4 t4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
/ F2 C. F/ O: V! s$ P4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
5 r) J3 u" ^$ z4 t5 o% d# h4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现0 r* q" ^* n* X* J# J
4-15 流量统计实战之Driver开发$ o( d, v! O, k% d
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
& m6 E" G% |' N' H8 ^* e8 Q# @4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner8 f7 y9 Q: N2 w! a8 }' Z
% K% C, w) O1 l& @: N第5章 资源调度框架YARN1 C: |6 o3 @. L% h ]+ I
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。
1 C- ~ V& k: m9 N, T$ n: M5-1 课程目录
1 |- l0 D9 ^; C+ S2 h5-2 YARN产生背景
; O4 W, r' J; j% [7 U5-3 YARN概述
6 p4 H& k( {1 s5-4 YARN架构详解0 G: e/ ?% X, I, W1 d
5-5 YARN执行流程9 b# v$ m5 i Q, D6 I
5-6 YARN环境部署
/ \, s1 s8 E2 R& t7 I8 p5-7 提交example案例到YARN上运行
1 N, N! M) j ~: G% ]5-8 提交流量统计案例到YARN上运行: F( o6 i) f: E g" L+ c# X; Z
" ?& m5 m. h3 X% T, x, j
第6章 电商项目实战Hadoop实现
) w2 I, L: x2 x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。! r* ]# R6 T% W2 G/ k% v
6-1 课程目录% B1 K1 [1 }9 `- ]( Y
6-2 用户行为日志概述9 V4 d/ p/ [& i; c" a$ M# z% ?& W
6-3 为什么要记录用户行为日志0 o l1 f. i/ r
6-4 日志内容介绍
! Y3 @1 T: V& L) B6-5 用户行为日志分析的意义所在
8 x6 x4 e3 H; Y$ i% i$ o. Y6-6 电商常用术语
# u7 C( N& x2 }/ c- q6-7 项目需求描述7 ~ u8 H/ H* p. s$ J% M
6-8 数据处理流程及技术架构0 \, D7 W7 T/ E, C4 ]
6-9 浏览量统计功能实现
+ u% Z5 M6 f$ X+ m2 S! @& R. Z) @: g6-10 省份浏览量统计之IP库解析9 m9 o* c! G0 t
6-11 省份浏览量统计之日志解析
3 q1 J' U9 F2 {6-12 省份浏览量统计之功能实现
+ l- f9 O+ z/ u; H6-13 页面浏览量统计之页面编号获取# e5 w& w4 d/ J
6-14 页面浏览量统计之功能实现2 a2 }1 s$ L5 w' v2 n* b
6-15 数据处理过程中ETL的重要性3 v) X: ]6 ]- z( J3 j; Q
6-16 原始日志ETL操作
: p! A6 X0 r! i* P& v6-17 浏览量统计功能升级
' X o- ]6 ~0 }! {6-18 省份浏览量统计功能升级
; h2 Z m! a9 n' ~4 J5 p0 M1 Z6-19 页面浏览量统计功能升级思路. d! N2 _. q' R% C1 Q' v9 S
6-20 打包到服务器上运行
. }5 J z: w4 [# i$ m3 W" |) b6-21 项目扩展
7 ~, I9 {6 _$ {5 X+ g3 \
, E2 \4 W7 f T; v3 y5 o第7章 数据仓库Hive
7 w0 _* M: k, t, T. ~# c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。/ y3 K/ D% ?" b! i& ~% o
7-1 课程目录
/ v1 r p! }7 N; ^# ~4 L, t7-2 Hive产生背景
' }& w% q8 C0 W- J5 v7-3 Hive是什么; l, I5 U& K% t5 p! R) _; T
7-4 为什么要使用Hive
+ W, Y0 H7 o: o) I% q* m7 ]7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
( `" F8 V1 @5 H, d, K$ ]7-6 Hive体系架构
& D9 R) m1 o3 d; a4 Q7-7 Hive部署架构% d: h. c2 T& t" g$ _/ d
7-8 Hive与RDBMS的区别0 w* P! ^# N4 h U- P
7-9 Hive部署! E. B% O$ v S
7-10 Hive快速入门
w: m" O9 Q8 g# {7-11 Hive DDL之数据库操作
5 C# J: X, y# G7 _ @ k7-12 Hive DDL之表操作
$ X# v r$ [: K+ \, o& ~7 t7 {7-13 Hive DML之加载和导出数据/ h( Y2 u3 X4 `9 W
7-14 Hive QL基本统计
; ^; N9 g+ g" t% B8 e4 U6 M7-15 Hive QL之聚合函数
4 } V6 a6 Q* ]1 F. I' z$ A6 V7-16 Hive QL之分组函数
& k& J K- L( R$ {7-17 Hive QL之join的使用) h+ k0 s* L1 |" s) l4 e
7-18 Hive QL执行计划% P% P) F& m* @) d1 s4 q
6 U' X& z0 i' f+ r! p第8章 电商项目实战Hive实现+ K9 C3 J r6 @( B: n' T
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。
. V: G! V% B8 f2 r% B8-1 课程目录7 R/ `3 m; l6 }! d9 |* G" _
8-2 外部表在Hive中的使用8 K3 y9 Z; t8 @
8-3 track_info分区表的创建
! }5 l8 J {, i; H8 o8-4 将ETL的数据加载到Hive表
2 R( ^8 C; [3 \8-5 使用Hive完成统计分析功能: B3 R6 ~/ f( U1 ^: }9 i8 G; r% x
8-6 Hive实现项目的方便性体现; j2 O. ~% E+ e6 B6 l& w
/ b2 @6 W# b7 a' d
第9章 Hadoop分布式集群搭建
+ {' K* [ Q" X' a2 i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。
5 e; [* Z |9 q8 f% s9-1 课程目录
! `: g! {" T, L; O8 {+ s! j3 K2 t9-2 Hadoop集群规划
" p0 t& J0 l/ O/ m4 _1 }9-3 前置条件安装
# E8 J+ v) p9 {- T. h' B6 n+ Q9-4 JDK安装
. Q0 o! h! `5 Q2 C9-5 Hadoop集群部署
! K7 J4 q- M) k, o% Q8 P% v9-6 提交作业到Hadoop集群上运行( s4 @0 r- ~2 m# |* u$ W* I0 i
9-7 课程总结
* O+ q! Z/ m, B' d* g6 V! E8 W d9 ^4 Q8 [* U; X
〖下载地址〗
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