. d+ `) y* T+ U. x: I* N+ p' N3 o
〖课程介绍〗
/ k+ i0 h) y3 u5 x/ m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！6 @# ~1 }! G, X! t6 A; x" K, I- K5 m
+ `5 Y6 p# [; n3 r0 [' _, Z〖课程目录〗7 @8 V4 y6 h1 B: o$ Z0 ?
第1章 大数据概述' _9 C- {* H6 G, F ]' X
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。
1 N8 O; n7 i' y1-1 课程导学试看/ R; R2 p/ j8 S8 u
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）
6 I) N- a7 j' z: F1 u1-3 课程目录8 D* m1 \* Y$ q$ u. @7 J+ a
1-4 从一个案例说起4 D# b B2 b) o. W8 s, l) S
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
# k" t+ h9 D: A1-6 大数据带来的技术变革) U" J. F |7 O
1-7 大数据现存的模式5 [/ k$ L( w* _1 i
1-8 大数据的技术概念
& S, r4 J" a: j1-9 大数据带来的挑战/ Q$ W9 |2 c# o
1-10 如何对大数据进行存储和分析/ L8 g# i- X2 g8 Z9 g" V7 d
1-11 大数据典型应用( E0 I" f# F) i/ C
4 F g' K, W- G/ x% E* x8 L2 T. ^
第2章 初识Hadoop7 n6 ]6 E b, u q. I
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。
: T( X2 C G! I7 A& ^" N+ e2-1 课程目录
( _' }3 K$ ^! { O3 O2-2 Hadoop概述
+ p7 i/ Y8 Q& E1 ]/ F3 w( u2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述2 m/ f T2 w6 J% \
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
2 V6 o D Y0 S. r2-5 Hadoop核心组件之YARN
6 [$ }* x( ?$ \: y* Q/ O% Z2-6 Hadoop优势
' g- J- E+ S1 x& d2-7 Hadoop发展史$ C2 K" y; A" | b! K3 h8 o6 Z
2-8 Hadoop生态圈6 G. {$ J- A% |$ L f, o
2-9 Hadoop发行版选型
9 u5 n' a8 g8 q$ X8 d2-10 OOTB环境的使用$ t& }4 u. X& v; f
4 B( U F! f# [. o2 P8 S# m0 U+ @5 Z) K; R
第3章 分布式文件系统HDFS
* e1 `+ a2 X. i/ w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。 ...7 u7 o6 @5 {# g2 M
3-1 HDFS概述% m/ R! w: K) B7 b
3-2 HDFS设计目标
0 L C2 h) ]* d+ O0 e& b3-3 HDFS架构详解
* k" ~ a6 @* Y4 W3-4 文件系统NameSpace详解) ?+ `" ]. o5 C4 X4 L$ Y
3-5 HDFS副本机制5 F/ z( V! a0 r) s7 E7 \
3-6 本课程使用的Linux环境介绍+ L6 N2 Q) D& k6 c
3-7 Hadoop部署前置介绍
# i$ }' S$ W+ V3 L$ p( o. Y9 {3-8 JDK1.8部署详解
6 P+ p6 o7 ~# I0 w6 |- R3-9 ssh无密码登陆部署详解$ u/ \! I8 a; B( [# }& a7 e) d
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置4 @* B( P% O/ O2 Y
3-11 HDFS格式化以及启动详解
7 c! r9 [0 {* N% q ~; Q$ }3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
0 M- b" o( H9 g& p& Q! ~' H3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
w7 _) z$ X" e3-14 Hadoop命令行操作详解! R1 j7 z. u- Q. Z$ p9 d
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
7 v: Y+ O0 h9 W t3 C+ \+ r3-16 HDFS API编程之开发环境搭建# p4 @9 Y! m0 e$ ?- q1 h
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发5 l V3 x' r5 `2 J: r2 E
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
; c `3 ^' A2 A& `0 ?( o- J3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容0 u+ j0 F+ b& K6 v
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
, A9 v& [3 Q# {3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
: J; ?. r3 G, _1 ?' H) u3-22 HDFS API编程之重命名
' m* X" B# |4 h& V) ? {8 ~! B s3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile4 |$ w0 P+ k0 ]; O4 W. ^8 |
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件2 @3 Q) w/ j" ]7 Z0 c3 g$ t
3-25 HDFS API编程之下载文件
/ }- h) v8 Q$ P& j! {& u& U9 v3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容; q1 E! a: ?$ r% B v; y
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
& B! D, g# n G* T" l3-28 HDFS API编程之查看文件块信息! C/ Q) T9 z( g4 k; a# J
3-29 HDFS API编程之删除文件
- p7 [1 D3 M- A1 ]3-30 HDFS项目实战之需求分析
& o' i1 E% i# H5 S# B( {- z2 I3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
0 H* b7 g# h5 e3-32 HDFS项目实战之自定义上下文6 L/ [* t+ Z+ J2 T
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
2 |* Y; z5 G7 _; P0 {3-34 HDFS项目实战之功能实现
) Z# s1 ^& }# e* S V Q& T; L3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码7 k6 K# ]. _5 K7 }1 P
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象# `0 B; L, p3 ?& K+ l( }
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
+ C4 J" |5 ?% n% [8 n* M3-38 HDFS Replica Placement Policy* t1 [* t% B: w& h* L Z
3-39 HDFS写数据流程图解' P- y+ z( m8 Q! h
3-40 HDFS读数据流程图解% E- ]2 N& O& y9 o4 @' \% H
3-41 HDFS Checkpoint详解4 L% V3 n+ d7 J) M8 g E
3-42 HDFS SaveMode
% ]: v8 h) m9 T; F5 s' [& P; r+ z0 f" o3 d4 N F
第4章 分布式计算框架MapReduce
( B! W( b; z+ o; h! {$ i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。
; c% }0 B" _, `* b4-1 课程目录' @8 y0 p" Q& `( m4 t# t
4-2 MapReduce概述) g0 }: `% L( M9 C, S
4-3 MapReduce编程模型详解0 J( @: r, ]( @, l) s+ |7 L9 ^
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
) F p3 b$ M+ [! _+ b$ W4-5 词频统计之自定义Mapper实现
% s4 Q5 N4 k& b( _# c# D: t4-6 词频统计之自定义Reducer实现
3 J( \: _# g' r8 _ c: v" l( z) u4-7 词频统计之自定义Driver类实现) P' n3 C+ t& P4 h; k1 W
4-8 词频统计之本地方式运行# T7 O/ u) R; 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
3 ]6 W" [% F4 A# V4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
1 N, w. x9 m" _; K" \8 I4 N4-11 流量统计实战之需求
# V& o( L( K7 @$ j/ a4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
$ _) h Z: I2 c1 L8 v4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
% d$ k5 `0 F: I! t ]4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
: V2 Y* j( p% u+ s4-15 流量统计实战之Driver开发' c( c! A; I# r
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用2 f) E" c1 l( u, S" q. y9 Y4 S9 [
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner0 M. l/ j; K2 G: e2 T( F
5 _: I9 W! f$ s/ n- M* i) t" p2 B0 B
第5章 资源调度框架YARN
7 x) ~: D; G' g+ Q& v' b2 ~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。
6 X! Z* [% B1 H" j! b& A5 `$ W5-1 课程目录
) w# ~3 B B: \) _# p5-2 YARN产生背景
5 v; h9 {6 ^$ n; R! f5-3 YARN概述" x" G9 o) C0 Y8 ?) ]2 g
5-4 YARN架构详解; L4 L- ~3 p- H% o& b
5-5 YARN执行流程5 H4 T2 q6 ?/ j |: V
5-6 YARN环境部署
) l3 N: |' ]5 m' s! c5-7 提交example案例到YARN上运行0 y2 S2 f$ d7 R2 Z5 \
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行5 ]' {7 x, k, m: E7 k" c+ s
1 M! ^6 z: s2 B* N9 ?( O3 g% r- N
第6章 电商项目实战Hadoop实现
$ F! j+ V: u, B3 K, ~" l6 W/ `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。& l2 p9 S; d u+ Y
6-1 课程目录! e: C7 F+ F' I4 w( @
6-2 用户行为日志概述
) p& W: V. P' g: F# D! z6-3 为什么要记录用户行为日志. t# o/ t! K# [' G
6-4 日志内容介绍
- [( J9 n% |8 d6-5 用户行为日志分析的意义所在
8 b0 l/ s; x4 a( ]; x- f$ P: r6-6 电商常用术语
( j8 U: N: d, U6 {6 T3 K- G6-7 项目需求描述
) K" x9 }3 T! N# i6-8 数据处理流程及技术架构
) I* q& ]4 |3 ~6-9 浏览量统计功能实现
/ z. T; n+ H9 u! n# e6-10 省份浏览量统计之IP库解析, {+ j. Q; T' T& \: V
6-11 省份浏览量统计之日志解析0 Q b. u I' O; Z0 J6 W
6-12 省份浏览量统计之功能实现
m; @1 C* r& _0 ^6 @% o; e5 t# ~6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
/ V9 q' z, T9 p: \- ?& {% `# I6-14 页面浏览量统计之功能实现
& Q U. {6 ]6 M7 r9 u. ^( j) X6-15 数据处理过程中ETL的重要性
! b5 [$ ~- A6 ^( p' Z3 j- D6-16 原始日志ETL操作- b+ p: u u5 g. f
6-17 浏览量统计功能升级
3 }5 z/ x; z9 r! l) d2 A' S& w6-18 省份浏览量统计功能升级7 w" H2 E# {- ~3 K& y: S1 {
6-19 页面浏览量统计功能升级思路- Q, }& r2 p8 e5 Y/ @- j; F% s. i# w
6-20 打包到服务器上运行9 [) P. T+ Z1 i' m0 u
6-21 项目扩展
7 r" o( U; K9 `4 ]
4 y% Z; C+ C+ u* E第7章 数据仓库Hive
! m$ f; y: i, [. I9 _' y8 W) S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。3 i5 a" Y$ w) `5 R' g2 K
7-1 课程目录
6 I5 h- s2 k; q2 G7-2 Hive产生背景
@5 \* d( l: x& x. s1 w( }2 ?7-3 Hive是什么- g0 r" u: B5 I2 z1 l
7-4 为什么要使用Hive4 a* W1 D& p. v. i& N
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置4 l+ [+ q* R0 ?% N' k; j- |
7-6 Hive体系架构- B$ |- G9 L5 D" m8 N
7-7 Hive部署架构% b& K9 `( c) m3 W
7-8 Hive与RDBMS的区别
- a9 U$ y+ u9 B$ _; p$ ]7-9 Hive部署
0 P; N9 p- C" U2 ~0 m7-10 Hive快速入门
2 f% _7 T1 Y. `9 \- j7-11 Hive DDL之数据库操作( Z& y/ Q% V% g6 \" y$ L4 F
7-12 Hive DDL之表操作9 d$ j% z& v ^$ U
7-13 Hive DML之加载和导出数据
, y# `; \5 c6 ~9 ^# B- q' ]: [7-14 Hive QL基本统计; x9 `1 N) R5 k- y! p
7-15 Hive QL之聚合函数
9 O( v6 m6 E% H$ I, g5 i7-16 Hive QL之分组函数" M3 h8 E5 @+ c% D3 R) V
7-17 Hive QL之join的使用
$ Y9 \ R& l8 ^/ A$ @5 p7-18 Hive QL执行计划2 I5 y! Q' p2 D7 z
3 A* e5 j: R. q7 H' y第8章 电商项目实战Hive实现" c; Z$ Z% k' p2 W: A
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。
9 l- `( c' y$ N1 e1 T8-1 课程目录& C- Y, G' R6 ]% V
8-2 外部表在Hive中的使用
" H$ K& Q7 l2 I3 k8-3 track_info分区表的创建5 X$ ?3 H$ W' ?$ ]: j, b6 K+ T9 R
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
: U- \- q3 w( |( I3 S- M# o8-5 使用Hive完成统计分析功能
8 L. p1 Y5 [7 A& l% E0 L' Z8-6 Hive实现项目的方便性体现2 v" V! p3 i2 L2 S" Y& P
9 g# a$ m2 d! O/ R% q4 D4 y" s
第9章 Hadoop分布式集群搭建8 d5 o0 }7 U% N% O0 K8 |% E5 Y
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。
: g' [/ N6 P% x. ]7 f+ B+ z9-1 课程目录3 T1 X9 }( S3 R9 _
9-2 Hadoop集群规划1 a& c$ ]1 @# r# \5 ]
9-3 前置条件安装9 w' t/ d8 X; f
9-4 JDK安装; o+ V7 R6 T5 X- Q& V, ?6 x6 c; d7 k
9-5 Hadoop集群部署" |% R$ w. o+ P2 u* h7 e
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行% v2 k, x, T/ Y9 M, }% v
9-7 课程总结0 T' A1 {( V" t9 ~" D& D
, X1 a5 A j. H$ f% m〖下载地址〗
+ S+ \; \: H7 v$ {/ [4 C
) n! w! r. ~6 ]/ n& o: ?5 S
" F3 Z! k, `0 p+ k----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 H7 o6 t+ L9 z) e
" t$ x2 W: b- Y4 K0 j/ f9 S〖下载地址失效反馈〗2 s3 d O8 Y: S/ m# z/ @5 \* b8 o
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
6 h; V+ |0 E, j1 K
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& C |. J$ I+ P8 M7 k" q有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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