( E. X3 r$ ~# p! U
+ d; ^( U* ]9 g0 k X( p〖课程介绍〗
/ l( o v. S. n% D% U- o1 o8 o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！3 }7 Y1 G$ X( ?, S
0 g2 Y4 t8 e( ]& v: z: c〖课程目录〗4 f0 V G5 f$ c/ K5 s
第1章 大数据概述5 |, J9 d4 D/ r4 r8 k* ?3 P/ G* V
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。
; [, v3 K3 K! S4 r* p1-1 课程导学试看8 V9 A1 W* I! y4 | F3 |
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）; c3 S N( K+ Z5 B2 l
1-3 课程目录. G+ r, }& }/ r/ W2 m
1-4 从一个案例说起1 r j4 T1 X; e; O: p- d3 s
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
2 s6 X& k [1 R ^, _2 f# u1-6 大数据带来的技术变革; M0 B3 Q3 w3 a2 {# \$ a
1-7 大数据现存的模式! Y4 [' H! \6 B9 q8 g O- i
1-8 大数据的技术概念
& A/ s1 Q+ F2 M4 Y8 h% e1-9 大数据带来的挑战- F7 N. L/ e, D. f" w
1-10 如何对大数据进行存储和分析
4 X* k# m9 C3 Y4 y5 ^ Q' v- ^( l1-11 大数据典型应用3 F F6 `. Z1 @- Y- _7 v8 p
; X1 Y) z, ^1 e6 b
第2章 初识Hadoop
- Q9 m4 r1 `- T7 @' H& `4 Z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。( L( e# ^$ S! }' X3 _/ V. }
2-1 课程目录
% I/ G$ P- n* S6 P3 I: Z+ [7 Y/ ~2-2 Hadoop概述. H3 t/ E5 T9 B1 c& K4 X* D9 I
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述
! Q, i8 k! _& s5 \9 n: S- M, r( P% o2-4 Hadoop核心组件之MapReduce$ @0 H1 i e# F# n J3 m5 `
2-5 Hadoop核心组件之YARN/ }/ @* d$ n2 a5 l7 e9 y/ b. Y! F
2-6 Hadoop优势- o* Z1 |6 v% f: M+ k* J' d
2-7 Hadoop发展史
/ l' F! B$ s2 S1 u! L2-8 Hadoop生态圈, X' b% g# ]& m2 @* _; G$ j" ]% D
2-9 Hadoop发行版选型
* ]5 i- d6 [! r2-10 OOTB环境的使用
1 S7 k3 V) A5 X B& _9 e. L* v2 R6 B6 s, E% P2 |
第3章 分布式文件系统HDFS
% V) k0 W k9 ?1 V* l# 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。 .../ ~+ Z5 H6 M6 Y# l6 l" `
3-1 HDFS概述9 d2 Z2 e. h3 E$ x$ } ?
3-2 HDFS设计目标/ C& U5 U3 f4 n* C9 T
3-3 HDFS架构详解
0 G5 D- m! D; D3-4 文件系统NameSpace详解; F9 k' d3 P4 M N; u
3-5 HDFS副本机制/ O4 d; a7 ]; P7 c7 S: X+ P9 }
3-6 本课程使用的Linux环境介绍8 d {7 m9 D2 W! w# `/ R. v$ z( P
3-7 Hadoop部署前置介绍
$ s H8 K% @5 d: [1 W2 u/ J4 H! K3-8 JDK1.8部署详解
5 B/ e* b' ?% b% d4 P; z2 e3-9 ssh无密码登陆部署详解
, n0 J4 f( c% `( w: L3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置- \3 C- H/ j: ^' A+ u% C
3-11 HDFS格式化以及启动详解
. P. _' I: ]7 ~- t9 s) z3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
9 w; ^3 p2 x/ M h- z" T- v4 m* b g3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
% @: o6 N% b" |' m' s! V0 m; ~% J: D3-14 Hadoop命令行操作详解* Z0 G3 W& V7 g: e. l( h: m4 K
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
5 S Q5 O( d4 z* y- n9 ~# k9 a3-16 HDFS API编程之开发环境搭建% i0 T1 q. Y8 W# N6 p
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
7 r& O7 q* x' v/ N! j( ^: r! B3-18 HDFS API编程之jUnit封装
: L" w+ D, ?5 J$ Z3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
1 f3 ?8 H, H$ V2 W: E! Z3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容. b3 @2 K& y- m
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析/ E m2 v$ z5 A# F: p
3-22 HDFS API编程之重命名" c- U, B9 [9 ]+ C- t& l6 C, [, j
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile! N7 R* j+ ^3 S' N& `1 u9 J% G
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件7 y" R3 V0 O$ D# d( W a# q
3-25 HDFS API编程之下载文件
+ K6 O' s7 G O8 E/ Y, F3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
# R% |3 b y9 i( H3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
* \+ Y) G) L$ c. }2 k8 E9 c3-28 HDFS API编程之查看文件块信息3 K# a; y- x5 y+ e! \( d/ N2 q
3-29 HDFS API编程之删除文件$ _. t8 d6 J s' z! q+ s
3-30 HDFS项目实战之需求分析# P$ C2 R8 ]% `/ C
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写7 D, \5 O- z' L( E+ Q5 _% t
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
' W/ M, g5 ~* F3 h' `& d* \3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现5 A; _8 r- @) C, h) h" W
3-34 HDFS项目实战之功能实现- j3 Y5 J; i$ S) U c4 f5 p5 c
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码2 c8 C h0 v( t- p: F; h
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
3 ]9 J2 {% F* K) v% f- e% G5 g4 j& n3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理; d5 E# I( B7 x! l4 k
3-38 HDFS Replica Placement Policy2 p4 h8 T: `7 Q) ?1 u) @7 I
3-39 HDFS写数据流程图解
* {- j& J# O6 p) g3-40 HDFS读数据流程图解" P7 I8 m- O2 q
3-41 HDFS Checkpoint详解
6 M% n2 o/ E8 m5 L7 f3-42 HDFS SaveMode
! ?' [- n8 K7 B3 b0 R/ j$ W" [+ k7 O; Z
第4章 分布式计算框架MapReduce
5 @0 F* H- p; Z3 f+ W6 x- Z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。
3 g2 r8 k- f& A$ L0 |4-1 课程目录/ c' Y2 {3 M. Z4 v& [
4-2 MapReduce概述% G3 l% l" N' \2 x3 J
4-3 MapReduce编程模型详解
t. q" s: B" S; n; t4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
* {+ Q* l$ B7 z" a: j8 T4-5 词频统计之自定义Mapper实现
4 I5 b8 s3 G7 G# V/ ?4-6 词频统计之自定义Reducer实现- {" U7 z. R0 H% u. _ [+ [
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
1 A$ _, J# h7 s! ]4-8 词频统计之本地方式运行- D6 L% A5 g6 F X- d
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
/ Q0 M. Y" ~4 x q' e4-10 词频统计升级之Combiner操作试看& k3 X2 Q4 {2 J& h+ ^9 S2 L% ]
4-11 流量统计实战之需求' L8 y9 H- b: k+ S- O2 W; r
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
t0 W* g$ D) t! f n4-13 流量统计实战之自定义Mapper类8 Q5 D; f; r) ?6 p" G; V
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现2 ?$ ^1 d; r: i/ t3 S: \
4-15 流量统计实战之Driver开发
7 G- B8 r( ?: e. k8 V4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用4 g) K1 \+ ?# G
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner! C& ~0 |4 x6 z5 F
8 q; x/ n( w' x5 z
第5章 资源调度框架YARN* f+ O- p# N$ E
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。5 ^: [8 L- x0 P
5-1 课程目录
! ?. X6 A$ L7 t9 q/ @8 {5-2 YARN产生背景1 \+ T. H$ m! [8 d2 B$ o& A; H
5-3 YARN概述
7 c; U$ n! C( d s5 F' U3 x5-4 YARN架构详解
+ `4 V4 B" Y) F1 F4 {8 z$ ]5-5 YARN执行流程- O- w! ~1 s! b# L/ l- ~( t! _
5-6 YARN环境部署, Y/ ?4 H) H- J$ l7 D
5-7 提交example案例到YARN上运行2 I& y) @& V1 c# s$ b$ J
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
* }7 l& u+ L2 i/ S$ m8 h" q$ ^* f
0 f2 u- C# u7 @1 P4 c4 {& g* w b第6章 电商项目实战Hadoop实现
8 Q% F+ ?# H' P8 e9 Y6 Y6 n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& S/ O7 g7 ?6-1 课程目录
' C# y: x- \5 M! q& F7 {$ \6-2 用户行为日志概述
. y/ `2 D$ J1 d4 o- u" m6-3 为什么要记录用户行为日志
: l4 }$ L& V t0 b6 h1 j6-4 日志内容介绍
" K2 U3 h3 B4 t' I6-5 用户行为日志分析的意义所在- d0 F) l; t6 \0 K6 e: T
6-6 电商常用术语
6 M1 b; W" G& Q6-7 项目需求描述1 m0 c+ ?) _1 D( V7 Z
6-8 数据处理流程及技术架构
, Z7 [! a6 F! [7 t- i7 |2 l/ z6-9 浏览量统计功能实现, k+ ~+ k9 I/ D' R
6-10 省份浏览量统计之IP库解析3 Q- G: i8 G6 t2 v
6-11 省份浏览量统计之日志解析
4 @, }- l+ N5 V( J7 e7 z R+ @5 l6-12 省份浏览量统计之功能实现
) @ {5 G4 h2 ~7 X' E1 W6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
' C) T& y: Y `- k( K6-14 页面浏览量统计之功能实现& g) j6 x6 t/ G; w5 g% M
6-15 数据处理过程中ETL的重要性# a7 V3 t7 o; n8 A5 e# @$ l
6-16 原始日志ETL操作0 l; u% O' v/ k* }
6-17 浏览量统计功能升级
6 f4 O4 j" C" e& `1 a% Y0 v6-18 省份浏览量统计功能升级. t( M; Z' c& m7 o5 ?. ^
6-19 页面浏览量统计功能升级思路/ E$ N' z0 I+ L9 h- y% I
6-20 打包到服务器上运行3 v' O8 g8 Q' i4 p$ g+ D, H
6-21 项目扩展6 m' e; ^5 c4 i7 w" l& q+ P9 G
$ s+ G8 [. z, M$ X第7章 数据仓库Hive/ s. \/ B' r- P
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。6 y( p; w: W2 l# j+ Q! r
7-1 课程目录1 W: Y4 o; L5 x
7-2 Hive产生背景6 L) L& q* W: o0 a1 W4 m9 @
7-3 Hive是什么; r% F) f( w' k6 m4 [4 k$ o3 q
7-4 为什么要使用Hive Q2 ? [ o5 h& A
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置$ J* _, u! _' |9 p& V! F3 F
7-6 Hive体系架构! K' E" [* O: \" G9 o
7-7 Hive部署架构
6 K, f# F s# |7-8 Hive与RDBMS的区别! i( q& n, e9 b+ I/ q
7-9 Hive部署
" D3 r% O7 ~0 }4 M6 ?4 M5 X7 W- ^7-10 Hive快速入门: ?+ @4 E1 S& U: q; t
7-11 Hive DDL之数据库操作% V l# u+ X$ ~, k
7-12 Hive DDL之表操作
+ M2 l. v) Y* h0 _3 _# P( R7-13 Hive DML之加载和导出数据6 g4 T6 }. ], q E2 M! L
7-14 Hive QL基本统计! l- W4 b8 h/ l) |- J. i% F
7-15 Hive QL之聚合函数
+ s% D) J5 _6 N* Y; c6 c- V7-16 Hive QL之分组函数/ \4 Z' e6 W: x1 z. h
7-17 Hive QL之join的使用# z: m. Z* M; D' I
7-18 Hive QL执行计划
* ]/ c: A, a+ J# V
- V1 u; A1 K/ ]1 H0 \( z: |' Q+ y第8章 电商项目实战Hive实现
' g s+ o) d( _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。# \ y& J$ ?1 q* ^! c3 P) b
8-1 课程目录
, ?8 Z: \9 @* V& L3 A; m3 p8-2 外部表在Hive中的使用
5 i/ y5 v/ O! |. r" K& o8-3 track_info分区表的创建
/ }& B8 |9 C( k: Y8 D7 s1 X1 s8-4 将ETL的数据加载到Hive表: O, |/ Q' B( ~( F1 _
8-5 使用Hive完成统计分析功能
6 f1 H% c! x9 x# N+ o6 f2 a8-6 Hive实现项目的方便性体现
( O( h6 v S- W4 X# H( g/ D) e$ F0 W# X
第9章 Hadoop分布式集群搭建
) b: M. ~9 @. p) o6 C/ z. }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。8 y4 Z3 G; @3 h% j( z
9-1 课程目录
/ C7 H3 A4 I' W/ R& K7 B9-2 Hadoop集群规划
9 {1 M, J& q* J7 C) O8 y' h$ U/ h @9-3 前置条件安装0 i* d5 Z- i; y1 l# E
9-4 JDK安装
E. {# E; G* S* i, r8 a* V9-5 Hadoop集群部署
3 I. {: x7 ^% }5 @! |& b9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
7 K7 ?7 i, m( O/ ]! a9-7 课程总结
1 e& C5 v# a: ?7 N! z% [5 u
; i/ S ]' [: Z. m+ x3 M6 G# ^% J7 t〖下载地址〗3 ~# g4 I9 E# C6 M. p
+ c: z2 F5 m+ z8 z u! W2 l# s& n' ?. D
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------" c) Q+ n& J! @1 y7 h5 m3 m- x
& o7 n- {0 h2 r4 ?5 u7 {
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# T: p y& N. l& _" o. R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
# E8 Z1 w* c, w+ ~; Y2 _+ e# S4 `3 H0 W+ M9 y' z
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