0 u6 F2 ^2 b( O( X
+ V1 E, \; N) l5 O# f/ n7 f
〖课程介绍〗5 L$ }* R V/ }! v. z3 F) 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！) C# L# p7 ?8 j0 A( J# \. ^
: p! c3 t) M: @8 {〖课程目录〗
4 v" v; X0 E e. ?第1章 大数据概述2 Z1 t! @# ~6 v1 n8 e# ~0 G. q
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。
4 Q0 @5 Q7 P( W$ c7 }8 f1-1 课程导学试看) X6 z; H+ K0 o
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）0 S5 M" z3 v7 M1 H7 G0 H
1-3 课程目录+ L* i$ W: Z$ g: e( y( h
1-4 从一个案例说起
! b o, n; b; T* Q+ S3 z6 q1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看' s" U( M& `7 |6 q* p. ?
1-6 大数据带来的技术变革
! F# Q1 A1 z1 J1 X1-7 大数据现存的模式
- }7 s3 Q# y3 o/ L" H1-8 大数据的技术概念
+ w, s- l7 Q/ G; s1-9 大数据带来的挑战
@& Q2 R. m' w/ Z* A1-10 如何对大数据进行存储和分析
$ U" t- D+ C8 J n1-11 大数据典型应用
9 l8 t6 L/ H) p, Z* d; W. x& d; L; Z. ]% \% Q" f# \
第2章 初识Hadoop
9 e* y4 s4 |; y# ? e+ 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。
( V3 x. Q$ t: f2-1 课程目录# c# R' X2 J3 f
2-2 Hadoop概述9 V7 J5 A o* i6 ~4 E9 s# }
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述% I3 V, ^( O& p
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce$ H N( k3 X8 m# u) J; L8 K! o
2-5 Hadoop核心组件之YARN" `3 h: d( Q5 D" t9 A1 K8 t$ I0 S
2-6 Hadoop优势
- U, A* G: g3 f3 B8 y$ @2-7 Hadoop发展史) [& `" ]" C3 p" e
2-8 Hadoop生态圈
/ Q8 [! u) k q2-9 Hadoop发行版选型5 m8 z' e+ ?9 f0 W# V3 S/ t3 R) q1 C. B& h
2-10 OOTB环境的使用5 C2 Y; i) F& E \0 ]
6 y. ?) \9 G+ R& R$ h4 v第3章 分布式文件系统HDFS! ^, a. \& n" B/ ]5 z! P0 m% x
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。 ...
. E" S. O6 G3 T: Q; G9 w3-1 HDFS概述
. ~9 S( P# u- C1 [. i3-2 HDFS设计目标6 y, {' o+ U( x* B4 @6 f
3-3 HDFS架构详解6 k/ S1 u) I7 e- l2 m
3-4 文件系统NameSpace详解
2 [% G8 T4 {6 @* h% d1 x3-5 HDFS副本机制- i" s: V$ d3 Q: u, N4 h
3-6 本课程使用的Linux环境介绍0 w$ G: }: b+ Q* `+ z0 o
3-7 Hadoop部署前置介绍9 v, Y8 Q+ j' y# y ] v6 B
3-8 JDK1.8部署详解+ O/ O9 q% W$ N/ B: z
3-9 ssh无密码登陆部署详解
3 N M4 a) C' E& D% m: s ~4 i( d3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置 L/ a9 T0 o' E1 U" M. F1 A0 P
3-11 HDFS格式化以及启动详解! m! [1 p$ r2 h
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰9 `! P7 ?6 H( f8 |3 ^7 W4 _
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动& i! s6 ~! ? j; A3 c
3-14 Hadoop命令行操作详解
8 r% G& V! Y2 V: [$ p' N- A3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制1 C7 ^3 v% j, d# V. T+ ~, C
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
& E2 N! }5 v' Y% @! z" R3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
# i6 q- v) {& |( M3-18 HDFS API编程之jUnit封装) x, Y8 I' t3 G" n! V# U
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容1 {6 x/ j1 {8 H6 m0 G, t5 w) v7 K9 [1 D
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容+ w$ D6 R7 u+ q* e8 q
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
2 |9 Q# m: f, F& g: K1 M3-22 HDFS API编程之重命名
' e9 ^* v& Z3 Q3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile. H6 N& W5 `6 H
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件% m# M, D. N1 e( c7 j
3-25 HDFS API编程之下载文件
/ F; Q; ^! K! |: W8 Y9 n9 E% t3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容( L# ~* h4 ?, X7 i
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件. [6 ?* P* m: s( U& j
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
6 ?3 @0 j! \% n- f" T3-29 HDFS API编程之删除文件
) e b2 c$ G$ W/ L3-30 HDFS项目实战之需求分析
3 R, R8 u0 }6 F0 ^6 R! M3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
; M7 P9 w6 G9 u4 I0 v/ i3-32 HDFS项目实战之自定义上下文# I0 ]5 ^3 g+ a7 S9 O# X5 {
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
. F L3 [2 V. P9 p, Z0 f" I2 v/ H7 M3-34 HDFS项目实战之功能实现# z+ K# J4 S6 E; e! x% O
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
/ y% O# S2 r7 c; H2 s% F5 T+ X& K3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
( ~: f% s9 B# f7 n! T- e5 S7 n3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理- H' D% A6 Z) l# A; D- v
3-38 HDFS Replica Placement Policy, ^" U9 {+ U; `1 J
3-39 HDFS写数据流程图解
, [0 I8 Y% ?* E/ `7 J# b4 {- q3-40 HDFS读数据流程图解* D( M Z& o. l; q5 ]: i
3-41 HDFS Checkpoint详解
+ u! S" K1 ]. u% p3-42 HDFS SaveMode
( Y2 x/ g4 P. A% ^, {# l0 Q
( d2 U1 p2 k6 `6 |6 S& r! Q第4章 分布式计算框架MapReduce' A. Q g6 [( B1 M4 J' N/ b& ]
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% y3 K4 d2 z. j7 C4 e
4-1 课程目录
. B* Y4 B7 h, j R4-2 MapReduce概述
. X' a& v9 K* P4 A j4-3 MapReduce编程模型详解
) F2 q+ ]) N8 z" B' t2 o9 D4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
0 R5 a7 U9 Z" y' h2 a. ]4-5 词频统计之自定义Mapper实现
" a! N4 w. ~6 q4-6 词频统计之自定义Reducer实现) j7 y1 t- j) p# A
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
% W# [$ C4 N! l/ ?4-8 词频统计之本地方式运行! A! r* O, @) a4 F7 O/ c" }8 r
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
7 f9 X) @( H E/ }5 F4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
0 p4 H# ]6 H! |8 X5 x4-11 流量统计实战之需求
/ i% Y$ h+ U1 I- \4 v4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
% F2 m: C$ ] j B5 R4-13 流量统计实战之自定义Mapper类" l2 E8 p9 O, Y5 X2 D0 z
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
5 Q' [9 b/ `; ~3 E" U) e' U4-15 流量统计实战之Driver开发" s6 Y5 o8 t5 X# e
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用5 F# T* A: S! Y
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner
6 Q( ^' z% \6 Y( O$ l7 `
) I: V4 _, G4 W: a5 v' x第5章 资源调度框架YARN
9 A& p3 i1 }1 V# }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。
+ R$ N5 ?6 m# V6 r* {5-1 课程目录
6 }0 s+ k/ l0 Y( k5-2 YARN产生背景
8 b& [+ O; {1 u* F6 L/ k! J" U5-3 YARN概述
3 e3 G3 q5 Q) k. [5-4 YARN架构详解
4 P4 o4 ?, L$ Y/ s: T5-5 YARN执行流程. Q- |2 R9 w* _
5-6 YARN环境部署
- M. ?) V" Q& F/ n$ I5-7 提交example案例到YARN上运行3 j8 [. S& U- `3 [: z) y* G& J
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行7 c+ J7 E* ]. j, |2 R& s! J5 H
6 w) a0 o- v0 _8 T6 l5 o# M
第6章 电商项目实战Hadoop实现
+ U# r1 |( K1 G% f% w; u1 G: T5 b- `/ v5 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。
* g( ~, e6 R! ~4 o- m6-1 课程目录
4 f& _( t8 }% ]( m6-2 用户行为日志概述
]! ?" U- N9 a0 v2 M* i0 r6-3 为什么要记录用户行为日志
7 Y. h" E! u' Y* I8 L6 P6-4 日志内容介绍
P+ D9 ]! q) P' y3 }6-5 用户行为日志分析的意义所在
6 r$ V# l9 l6 b# Y4 c: ^" t6-6 电商常用术语
, R w5 D0 }( ?4 J# a8 S- Q6-7 项目需求描述
* d5 T2 _3 I0 ]$ a' Q& E2 K6-8 数据处理流程及技术架构4 [. t: I" B) ?. g1 U1 }
6-9 浏览量统计功能实现
* I6 o6 W# ~9 A% G8 H; H: u: e6-10 省份浏览量统计之IP库解析+ S& X+ O6 U% `0 H6 K4 `2 ^. S0 w% Y$ t
6-11 省份浏览量统计之日志解析
y6 Q4 U- h `1 ?, Y: e+ [6-12 省份浏览量统计之功能实现* Q' B! O9 Y% ^( |% z& ^3 r
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
! l$ f* I2 Z S6-14 页面浏览量统计之功能实现
0 `0 |; r" u" ~' F6 a' N& t6-15 数据处理过程中ETL的重要性 j4 R0 r0 N: M. S6 ~
6-16 原始日志ETL操作) [ R! |, n5 y9 V2 k# A$ f# O
6-17 浏览量统计功能升级6 O; d, `( Q' v) d$ x4 p
6-18 省份浏览量统计功能升级0 m5 ~& x. Y. B$ P$ a1 @- X$ ?3 d9 ~
6-19 页面浏览量统计功能升级思路
! w/ W5 y; H% _0 e6-20 打包到服务器上运行% o$ o2 ]4 t/ |0 `* j! C G, e
6-21 项目扩展% m- w. e2 o, \. q
6 |- ^" X+ r0 K' ^6 c% Q# r+ C1 t6 m) j
第7章 数据仓库Hive& F( w+ t- p! N
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。( T3 {2 W3 i1 G8 P
7-1 课程目录
3 r- U2 z; H, [$ M) A7 w. P- F7-2 Hive产生背景+ y4 X: U! R8 g7 d* \9 i5 {+ U
7-3 Hive是什么
0 |8 d; o g& B7-4 为什么要使用Hive
3 z: |3 I: h* O4 ?# B# E8 m8 O7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置7 q; M' s* F: Q8 ]. J& z
7-6 Hive体系架构
+ N$ S M7 P* c9 y& X' }: E7-7 Hive部署架构
4 w+ R: H8 m6 r( ^/ z5 w7-8 Hive与RDBMS的区别
# I* w8 u0 @- d) ?+ L* {7-9 Hive部署) u6 w- q( ], G$ t1 y7 J
7-10 Hive快速入门5 Q7 `1 F$ g6 {7 f
7-11 Hive DDL之数据库操作5 [3 W% l' m2 o
7-12 Hive DDL之表操作
/ t" j5 U S9 w ?7-13 Hive DML之加载和导出数据
4 s8 Q: d' L* s7-14 Hive QL基本统计
; G7 b* P. X: }7-15 Hive QL之聚合函数
& f, }* `* T: y7-16 Hive QL之分组函数
; A! _! |, o2 Z) N: Z; g7-17 Hive QL之join的使用
: O& f4 ]+ Q' v% J9 \% Z5 d! D# k+ e7-18 Hive QL执行计划
' b. a" r$ T( C0 u
; D- C4 d" ~2 Q第8章 电商项目实战Hive实现) p9 m# f S3 e# X+ k
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。# F& |0 f F7 G
8-1 课程目录4 J6 J/ j! f( z( z
8-2 外部表在Hive中的使用5 s% J* z$ \1 O5 }( Q
8-3 track_info分区表的创建* t0 ^# ?2 t3 a6 x4 {+ `6 M
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
7 y5 n& P" E' q; G5 }- ~8-5 使用Hive完成统计分析功能
/ l, k& N- r7 c& W8-6 Hive实现项目的方便性体现$ Q4 C* A. a( `4 a
' C+ I, ]' { F
第9章 Hadoop分布式集群搭建 s, M8 _' {1 X' n7 @( p9 K/ R
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。6 n, y! w8 P7 h' W* G
9-1 课程目录9 Q" A- `; `% i0 T
9-2 Hadoop集群规划 F+ `! ?6 b7 `. I
9-3 前置条件安装" C, m; T% `4 x. B6 I. U$ S
9-4 JDK安装( c6 ]. d( N5 u5 C
9-5 Hadoop集群部署) h+ L8 {% R5 X! i0 V
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行! O9 R- W" h2 V+ a4 L: ?& b8 I
9-7 课程总结7 z! v; u4 A1 ~; I
: ^& \0 A# }& h
〖下载地址〗5 w3 F9 r) B+ x* }
. I& C, f8 L: s3 O4 g
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$ ?- U; ]- V. I% d3 K ?" C, e( T- a! @7 C8 \& K
〖下载地址失效反馈〗
0 t- L' g* G8 w' l2 i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.com4 S0 n1 A6 h2 f0 C0 [
3 x" v) j* N6 G5 |0 I
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* ~8 h4 Z5 |5 `9 y* U0 h: j: h/ I; X0 d) i( q1 S W6 W
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