3 M O6 q5 U$ s. U8 y4 K2 l
. ~5 k9 L* [7 c- a$ q〖课程介绍〗+ J* M9 k) D1 _, Z5 ]- g
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！
( A0 S2 c1 X; [0 V' `' Y
+ T( S7 r& ]) U7 e# y% g〖课程目录〗
6 o& O U$ a: x第1章 大数据概述* z( j/ S9 [* `4 w: z* o
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。
' G% F: {# e4 h, e1-1 课程导学试看
. M3 `; y# i6 o1 L5 F7 H7 r9 `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）
1 C* e( `! ^2 t7 X1 {1-3 课程目录' d; [0 |# W s
1-4 从一个案例说起1 D, t Y0 `! [: o& o, s% d
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
: A5 i" s! @7 I$ N, w3 \1-6 大数据带来的技术变革
8 }" Y+ x* z+ [1-7 大数据现存的模式, P5 r( R: o6 O$ [% ]- |$ V6 t
1-8 大数据的技术概念
7 s1 z0 _# f; |' A8 K1-9 大数据带来的挑战* w% _+ o- K/ ?, @& [/ d* p
1-10 如何对大数据进行存储和分析* H" x$ u, P, F j0 ?# G
1-11 大数据典型应用
' f e. {, l5 e- s; X- u- }4 i4 ]! `4 r2 W* L: c6 Z
第2章 初识Hadoop2 y# {& j: ?: K+ 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。9 Y; [/ x$ U8 F0 j9 P% i& C
2-1 课程目录
9 |5 e. `# } X+ Z0 l% S* \0 j2-2 Hadoop概述
8 d1 s* P2 ^& L- X2 B2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述9 C3 I6 }$ F$ W/ H$ y, { d" B
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
! m, t& G1 l7 |+ e' N2-5 Hadoop核心组件之YARN
& O/ j p) T" \7 r3 O* ?6 Q2-6 Hadoop优势
5 _9 j4 w Q+ P. ]. C+ }$ H- K2-7 Hadoop发展史
+ B0 X1 o8 Q* x) L( @' q2-8 Hadoop生态圈
% r e$ ~- ]9 B* O: J3 Y2-9 Hadoop发行版选型
- M" ?$ N# X0 w2-10 OOTB环境的使用
; B0 t3 x* F0 f9 h. l* p$ r+ R& `( ]3 h L7 \
第3章 分布式文件系统HDFS
- O: }4 D0 B- n0 B4 I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。 ...
& [6 ^" b9 S$ F. v3-1 HDFS概述0 {, y! k' j- k. A
3-2 HDFS设计目标/ O+ W H8 T H9 w% z2 [* {
3-3 HDFS架构详解* Z" D0 _' }4 {% B, @
3-4 文件系统NameSpace详解
$ Y9 X* `. {. q5 g, {3 q- n3-5 HDFS副本机制
3 ]& Y C5 J+ y6 c3-6 本课程使用的Linux环境介绍
7 w* A: |$ T: g3-7 Hadoop部署前置介绍9 ~2 [+ W) O/ [# u6 H. @1 x
3-8 JDK1.8部署详解
! V& U8 N# C1 {8 K7 ^3-9 ssh无密码登陆部署详解4 R( `4 O: m M( g8 r5 W
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置. Y+ k+ w' e1 ]8 F" Z
3-11 HDFS格式化以及启动详解
/ w% K( |: a- r, Y' _* O3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
# z6 ?& B1 v& `$ V. u3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动" M, x1 W( D0 i# F! R8 S
3-14 Hadoop命令行操作详解7 R8 ^- B- _0 @) N) |
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
& S& X/ R- c2 }. ^3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
6 O5 W( D* k. R3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发4 B+ {0 D8 v; J
3-18 HDFS API编程之jUnit封装( \# w$ k; J- ?: g5 C9 p: _7 Y9 ?! G
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容0 I) Y* `) J) @
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容, r) ^6 `1 ~6 z- V3 [! `
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析0 H$ H* Y! b/ r% ^' r ~
3-22 HDFS API编程之重命名) L* |* L1 J" z
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile8 A. v/ N: D- f0 h
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件- e4 G% j8 X4 n7 I) a: t
3-25 HDFS API编程之下载文件
8 k( D8 u- F2 B# [) b3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容) }; U) M8 r; `* i j% n
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件! ~ m' p' x' @0 ]" B( u3 ~- V* Y
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
4 d; p: n) m- E! L0 {" O" f3-29 HDFS API编程之删除文件) N" B% }, X% m5 z5 V3 @
3-30 HDFS项目实战之需求分析8 }5 a3 R$ y% o( K+ |; K+ |& v
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
0 p" w! V7 F& k3-32 HDFS项目实战之自定义上下文
* f$ x# v1 C/ A0 W. [2 Y8 X! T5 q3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
& y7 i! E& E& z4 U' e$ q5 Y- T3-34 HDFS项目实战之功能实现
+ c& S! l, n; q& U2 }0 n3 ~$ ^. k+ ^* [3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
( p w; W/ e: H3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象
( B* Q" r3 y( I$ l7 l3 w3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
6 @8 e' S. l/ u& T& G( T3-38 HDFS Replica Placement Policy- t2 E# k- h( l7 x/ I0 j5 [- Y
3-39 HDFS写数据流程图解
, a! d8 t, E4 @4 N3-40 HDFS读数据流程图解
& v5 [ X. V; N: X" u& K7 c3-41 HDFS Checkpoint详解# E$ U8 P& w8 i. l7 h
3-42 HDFS SaveMode
- |1 p* r, Y" ^) R' ?, l: f. `. P/ }: B
第4章 分布式计算框架MapReduce
4 h9 K/ @- Z* K4 ~! ]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。6 [% z- O6 g: k0 z9 ^. L! H
4-1 课程目录: `( S" t! i) F5 }9 k* F7 d3 M) O
4-2 MapReduce概述
5 E5 `5 J0 v1 f% r5 T4-3 MapReduce编程模型详解8 m7 L1 f* l! K6 Y% q- m0 e2 J
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
* z9 h: t; ~2 h* d5 \ R6 }4-5 词频统计之自定义Mapper实现8 ` ?* f' n) O% U" W
4-6 词频统计之自定义Reducer实现+ `8 z- D1 G, ]+ ^
4-7 词频统计之自定义Driver类实现
7 }: D1 m4 Y/ P/ d4-8 词频统计之本地方式运行. M6 B2 M4 M# b
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0 }" p5 m5 c: D/ Q3 d9 u' F
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
! f6 U0 m9 _$ P5 E7 w n% ~4-11 流量统计实战之需求
- C4 O0 g9 A5 J% |3 J4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型3 W7 I) ^4 R" [' F0 f/ V
4-13 流量统计实战之自定义Mapper类+ D# L: @7 e+ s
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
$ \1 r. E. |# k9 ?7 |4-15 流量统计实战之Driver开发
& Q- j" k! f) O& k: A9 `4 i4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用8 D' y5 e8 X; `7 x" |' N) B7 p
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner( l; I- ?. p/ o9 E" A9 \9 ]7 C
7 I7 a: _% s% U$ q( z第5章 资源调度框架YARN
: [( g% g& m z( C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。2 w7 q' k i1 [! K/ U/ p4 S1 f
5-1 课程目录! I- z; S4 X$ u8 N F
5-2 YARN产生背景
0 z- `! S7 x; @% X3 Y5-3 YARN概述
7 g8 b$ y b) m5-4 YARN架构详解
: v. B7 i0 Y7 w# P- o5-5 YARN执行流程6 a* `$ k, ?0 E8 B E2 a E/ E
5-6 YARN环境部署9 \: C0 o0 c( v* Z8 |( p
5-7 提交example案例到YARN上运行
$ i. t0 ~: X! Z$ D$ W9 Y5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
. P2 H1 ^/ G( o, }, h0 @1 p4 ~' ~# m2 M) |* u
第6章 电商项目实战Hadoop实现
. k) j3 A) L$ S' t" w' P& G% f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。
% |, h" E" e) u7 _ ~. g+ @5 S6-1 课程目录
" D+ Z1 ~4 ? \: x- K. P6-2 用户行为日志概述+ D$ y4 F% N% \5 w; _
6-3 为什么要记录用户行为日志
4 f/ R0 V/ o2 o) Y6-4 日志内容介绍
/ l& W5 _3 j" z7 P' ]6-5 用户行为日志分析的意义所在, Q% Q/ ?6 K# S0 A3 i6 z7 g
6-6 电商常用术语8 X" Y$ k# E' `0 p) f" |1 P/ Z: {" F
6-7 项目需求描述
( m$ H) b7 ?! C/ ?: x6-8 数据处理流程及技术架构8 |! B5 |0 }/ E5 {. m8 `
6-9 浏览量统计功能实现
+ K1 q n/ I1 o; S7 L6-10 省份浏览量统计之IP库解析5 \+ _4 H( D# m
6-11 省份浏览量统计之日志解析
! w# [; w b0 i) N) E2 T6-12 省份浏览量统计之功能实现) s1 B: t9 a+ E6 X) l
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取# G2 x" z$ [8 o: W+ p
6-14 页面浏览量统计之功能实现
) }7 J% u! o9 l0 V) }6-15 数据处理过程中ETL的重要性9 u. S8 p% T- k* o8 ]
6-16 原始日志ETL操作
! E: ]5 x/ o0 i+ |6-17 浏览量统计功能升级# a% \- g/ D8 l5 A# M4 s
6-18 省份浏览量统计功能升级( i1 H0 C) j4 y/ s' {
6-19 页面浏览量统计功能升级思路! Z/ m% z7 q- r$ z j
6-20 打包到服务器上运行+ a @6 Q3 G" s
6-21 项目扩展
& t0 D8 S' }& n% g, k- K8 X% o8 U) [ F' [ y/ p7 p
第7章 数据仓库Hive
8 o" ?5 X0 q% X: o7 T5 B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。
' ^, s' C; y' |% u. o7-1 课程目录9 l9 X( D1 P9 q) X
7-2 Hive产生背景7 K9 [& _; Q3 b; G" I6 L$ {5 e
7-3 Hive是什么
6 U8 s7 I0 H# n: R7-4 为什么要使用Hive
+ V# h0 s1 X0 O" e* v& R7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置
5 Z; @, Y! ^- u7-6 Hive体系架构0 o/ r1 N8 D* o
7-7 Hive部署架构
5 c) o! A- R. d7 H7-8 Hive与RDBMS的区别
+ k, k+ \2 S# p# O7-9 Hive部署
1 `; W3 I7 S. ?6 x1 `7-10 Hive快速入门
9 E% Q8 X3 j( Y2 ]5 u1 K7-11 Hive DDL之数据库操作3 L! F4 ?. Q/ b8 d
7-12 Hive DDL之表操作
1 K8 f& g2 o! |& e0 c7-13 Hive DML之加载和导出数据( {( y C0 }" D1 [* n, ~6 F9 o( v5 G9 `
7-14 Hive QL基本统计
5 ^ n5 x" n$ `1 z. k/ S* o7-15 Hive QL之聚合函数
) C3 A+ E a/ G+ P7-16 Hive QL之分组函数
" V: p4 S" s/ ~* q X$ \' }& r* t7-17 Hive QL之join的使用
z# P* ?6 V3 A7 a! E" g4 `" I7-18 Hive QL执行计划7 Q' x* O* U2 u9 A% L
* v! t2 g8 i8 {' H* A0 K* T第8章 电商项目实战Hive实现0 B& G) u" @+ P; `7 N/ {- _
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。8 [3 V ]2 J2 M! J! M
8-1 课程目录/ P% A4 ]+ ?( O( i7 X0 M
8-2 外部表在Hive中的使用: k% }7 v4 U$ C. d( J; s3 s
8-3 track_info分区表的创建
! w/ n' I" f4 P2 b3 S2 g. A8-4 将ETL的数据加载到Hive表
! W, X1 t! w4 I8-5 使用Hive完成统计分析功能0 A, P8 G, w7 Q0 W) g: V! ?5 u
8-6 Hive实现项目的方便性体现' `# p \/ k5 ^) W0 c
. T( q* x: U& L" u% c8 o
第9章 Hadoop分布式集群搭建9 n4 P8 V+ u# }9 L
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 }. Z7 L3 j! R9-1 课程目录
8 B: A/ S! ~( k% M9-2 Hadoop集群规划4 u* U" k3 ] h
9-3 前置条件安装$ s' {0 l1 Y. y' N
9-4 JDK安装6 D* a" c+ F0 F$ a
9-5 Hadoop集群部署
1 l$ H4 w% Z7 K2 {" ^/ B9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
1 O+ c0 b4 Z) `9-7 课程总结$ s$ b0 h6 d; q: g Z; ]
9 T `+ C$ g( ~8 P: s〖下载地址〗
" V8 G+ y/ H( A2 I& [( W: ]& n: I9 c7 r$ w( \8 `* ~
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2 A1 }% \# |' L( E: A' p4 O3 y4 S〖客服24小时咨询〗0 }" e, W$ h5 j8 E
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