3 R& x# p7 j a1 B! m+ l; A e5 B$ d) p7 J7 C# A: b% l) e9 M
〖课程介绍〗
5 y% c4 t& e: G# A0 [4 I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！0 S. e1 j6 @% ?# c8 H7 M" }
3 [; j. r! H/ m
〖课程目录〗9 K9 P) J2 ?- y% q& b# Q0 @. W o
第1章 大数据概述
; |4 E3 O" s6 W# U8 n$ i1 L+ ~; V, ]# N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。
& d3 H/ E/ J. g' A5 @1-1 课程导学试看, J; V* J5 N4 `. T
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）3 o; n' Z: m/ p
1-3 课程目录
' ?2 p# p2 `% Y' U1-4 从一个案例说起
8 y3 q5 ]: Y- T0 m, {1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
9 z/ F2 B W. j! A7 h4 `- D1-6 大数据带来的技术变革: K4 G8 A. P' M% P2 z7 d, S
1-7 大数据现存的模式. D! u: w6 p! g5 A# Q1 W
1-8 大数据的技术概念. Q7 c% _, g7 ]5 K# [8 H
1-9 大数据带来的挑战
. L) s; p/ x6 h0 n/ u1 ^1-10 如何对大数据进行存储和分析
2 D, m8 } \) T: T* T; ]1-11 大数据典型应用
# }9 I3 q/ U2 ~& L" T
5 T% U1 Q- Q% w) O6 _0 B7 m& i第2章 初识Hadoop8 F/ _7 r V. f& x+ Y$ a
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。
( [# g9 I2 F3 c, W, m4 `( |6 ^& D- \2-1 课程目录8 L5 m" a7 p* L
2-2 Hadoop概述$ c( l" I* `% w& m& J
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述! z, w1 X. j' K( \, t
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce
- c& c) j) w4 g& h. ^* }6 t, G; r2-5 Hadoop核心组件之YARN
A, O% h+ J* f2-6 Hadoop优势 @' r6 P8 R/ t: T! e4 m+ i* i
2-7 Hadoop发展史
# u4 d5 {+ T# {3 E7 h2-8 Hadoop生态圈7 @$ R; t \" h
2-9 Hadoop发行版选型
; R- d$ F3 j& W6 G: F. ~9 {9 G2-10 OOTB环境的使用* E- u" y1 p3 j% I6 C5 K9 }& F
1 G/ G9 `1 g. [. c% @) {( i第3章 分布式文件系统HDFS$ [5 V ]7 v2 b. X# l! |) _
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。 ...
. u R% V2 v$ n2 R& ?0 K& f% [. u/ _0 d3-1 HDFS概述& W' f5 B2 H% k) f
3-2 HDFS设计目标- ?( s1 O: K& c8 ]9 c
3-3 HDFS架构详解
% d. n' Y7 K; y2 {9 `5 w: t W7 ~3-4 文件系统NameSpace详解
; t- h$ W9 i! r& J! I: v3-5 HDFS副本机制$ G* t! {/ \ J6 I: h
3-6 本课程使用的Linux环境介绍
: X. [0 X& y3 k' W3-7 Hadoop部署前置介绍
5 Y+ N$ W0 ?& b4 f- {3-8 JDK1.8部署详解
. @6 E+ x5 _3 N2 Y2 }3-9 ssh无密码登陆部署详解
8 R2 h# k& A( U; _ V5 {% B; s3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
) {, t' x( C2 y) F3 @& A3 q1 m" R3-11 HDFS格式化以及启动详解5 i( c/ X4 b! S
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
; v& ~) r! T: F7 s! \3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
7 ]; d* C* A& h3-14 Hadoop命令行操作详解 g: \5 Z: ^$ {4 I0 ~. d
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制( v' n b4 S- w2 q- v% s M% j
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
6 i/ x/ Q0 [' ]0 ]7 e3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发6 W; P! s/ B% f8 f2 T( f. q+ r
3-18 HDFS API编程之jUnit封装6 `! d8 Z: b7 K- g9 T3 F
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容
1 c7 G8 j# N% G8 F3 k; p% M% w; C3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
- B- F+ T0 d% D4 _2 D- G8 k+ e+ Y3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
0 v. M+ d1 S7 W5 }3-22 HDFS API编程之重命名
( W& r- ~. T8 g2 |7 p; m5 X; S: V3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
( ^( f! o; K {! N3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件* _$ _$ U1 E" E+ }4 F) h4 l
3-25 HDFS API编程之下载文件
5 A$ t9 y) _% {3 }; X c3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容9 W) }( q5 z6 E. v- S: ~9 y
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件 y5 Z; b L5 r1 |
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息( c: n- |( v- ]* T4 x1 G4 ?) h
3-29 HDFS API编程之删除文件1 d# M9 K: @7 y4 ^
3-30 HDFS项目实战之需求分析
" K$ a" [5 _" K! ^3-31 HDFS项目实战之代码框架编写( X( V4 o0 R6 J d1 ]
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文9 T$ H$ _9 V5 O
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现2 y. h1 S) [ Y* ?0 b4 [% V
3-34 HDFS项目实战之功能实现
9 G% a3 a' W+ |2 b" M! Y2 l: `% ^3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码2 L6 n R: t+ E% `8 [ T" |5 e
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象! a9 i$ w) d' M: N1 }( w2 u9 b! t* f
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理) y0 M& A* y6 O) E( i# M8 N
3-38 HDFS Replica Placement Policy
" N. R4 a; e8 i' |$ d4 \3-39 HDFS写数据流程图解
5 b" r7 d/ L( _1 i3-40 HDFS读数据流程图解7 x! {# P0 _8 J' ^5 l( y* H
3-41 HDFS Checkpoint详解
2 S% O+ p3 y0 W4 s8 I) l( B3-42 HDFS SaveMode
3 K* L7 S, t4 w' L2 g* y! R) D+ Z. L- \9 i" T" U
第4章 分布式计算框架MapReduce8 ]0 @' G0 J! u: f: p3 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。
$ W5 Z. n: O3 p) ]1 f+ M+ B4-1 课程目录
; Z$ c% C; A* P: T' ?" }4-2 MapReduce概述$ \3 W1 b4 Y3 {3 t/ B
4-3 MapReduce编程模型详解
. U w* g4 U9 o- b. i" |4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
: t4 x" Z ]% r3 n' K% [) h4-5 词频统计之自定义Mapper实现% ~0 I# y& e8 Q0 e: ?' o* Z
4-6 词频统计之自定义Reducer实现8 ~8 {( F$ [. B: P# }3 H( ^; A
4-7 词频统计之自定义Driver类实现4 \% b4 m$ h& |7 ?* z( u
4-8 词频统计之本地方式运行
8 `# b* v3 d, z2 T7 D, N7 s4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码, m1 F# v0 |9 U* e- {. q: Y( `
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
7 J/ y& _0 V; `1 c# P' l4-11 流量统计实战之需求4 f) h g, L# N) ~/ f. q1 e! Z
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
: h$ Z1 |; R+ j; M0 k+ W" b4-13 流量统计实战之自定义Mapper类+ D9 g' h2 A0 @
4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现; i7 @" A4 X" x, Z, Y
4-15 流量统计实战之Driver开发
? d8 T, h9 j5 [6 Q4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
. V7 n& d7 f: ^, M: H+ e- r- s' r! k4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner/ U4 H% P( [1 k3 e& E/ f. V0 I
" h1 Y8 K( h' z1 T- Y第5章 资源调度框架YARN: _2 m l: C. }2 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。
, b# x2 A7 ~% L7 z/ Y, @5 p5-1 课程目录
/ J: l/ b. `. P o* R5-2 YARN产生背景
( e. T) y: K: [/ k8 R) Y: i& ~) C3 n5-3 YARN概述3 F2 ~7 \( v9 R! f* p
5-4 YARN架构详解. k: ]6 h+ g9 @4 t
5-5 YARN执行流程
" E$ _; y4 i( C' C5-6 YARN环境部署
6 t: q1 K. z1 m( E2 m* Y5-7 提交example案例到YARN上运行
5 h* R( S) S% P, U4 s5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
1 D% Z: M- M% e! A
2 a; ~9 ?' o9 h& b第6章 电商项目实战Hadoop实现, @, K. y" L- g9 `* \# T0 K
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。! W8 a6 c, W! Z6 u
6-1 课程目录4 }' R2 F7 N W% m# G* o9 s
6-2 用户行为日志概述
5 s4 q/ _* m! {3 K9 N6-3 为什么要记录用户行为日志
2 W* U8 J9 R* R1 \# _6-4 日志内容介绍
, Q _4 o. A: F# r0 D& Q3 b2 G1 y# k+ U6-5 用户行为日志分析的意义所在
# N* v+ P0 @! m% p3 \* {6-6 电商常用术语! {1 j( ]. s' U; m
6-7 项目需求描述
% {0 Z) k) E; P" N& B4 Y a6-8 数据处理流程及技术架构
7 i3 k5 `# X$ u& u, y7 Y3 z6-9 浏览量统计功能实现
4 O& v; _0 P$ X8 k- I# j5 M6-10 省份浏览量统计之IP库解析! p1 i2 [ Y4 ~- l( w0 Z6 N* n
6-11 省份浏览量统计之日志解析
& m% ], V" ?6 e1 U/ [1 g6-12 省份浏览量统计之功能实现9 S j+ u0 V( K) B3 |' d3 f
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
* {6 I0 R* g0 k5 b$ H' ~6 g6-14 页面浏览量统计之功能实现$ I) \! T. f: ~3 I; x" i
6-15 数据处理过程中ETL的重要性+ z/ k7 y' M' F; E1 L/ P1 F7 }
6-16 原始日志ETL操作
7 V) U3 Y0 l+ b* [, F6-17 浏览量统计功能升级
+ ^( y0 R5 n% C+ i6-18 省份浏览量统计功能升级) L$ p5 X5 p7 b) t/ j& G9 Y
6-19 页面浏览量统计功能升级思路
. P( e& M. o0 K- v' j0 `6-20 打包到服务器上运行* F- u" \: o: |7 H7 C
6-21 项目扩展& a- d' G! O' c0 C
# T# a, v3 u6 v3 v+ I
第7章 数据仓库Hive
* b9 g8 U# h* k& l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。
% u9 x, U" p, b4 C7 e6 _7 t4 ~7-1 课程目录/ @6 R; }+ E3 e- x& l3 E
7-2 Hive产生背景& u7 n, z: U! f) @
7-3 Hive是什么' b- z% ^ A. ~
7-4 为什么要使用Hive q" D4 T& h s' _2 s
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置5 @' z8 ^& f/ c( `, o
7-6 Hive体系架构& C3 A/ b4 P1 ~' W6 t4 x* X
7-7 Hive部署架构+ p m4 a' W* L$ j; C
7-8 Hive与RDBMS的区别
! o7 V. F1 Z& ?3 h7-9 Hive部署: x- H; j& F. x% _5 L
7-10 Hive快速入门% C- K) C* l5 X" a
7-11 Hive DDL之数据库操作
- r* I* F G z. M1 d2 f7 S; m7-12 Hive DDL之表操作 I6 ~" N- N& G8 m9 S; g% v/ [
7-13 Hive DML之加载和导出数据
2 H [/ n7 y. [: v. c( r7-14 Hive QL基本统计
% g; `; x9 W ^8 c7-15 Hive QL之聚合函数4 x& z9 g- y. f. b* `
7-16 Hive QL之分组函数
2 f& |! M8 D k/ A- o3 M7-17 Hive QL之join的使用
# P! v; h: S% w) w7-18 Hive QL执行计划
5 x. J5 d: H* L( ~8 k& i; H7 ]! C7 H8 ^; M. x8 c1 }) r
第8章 电商项目实战Hive实现2 o1 S" K" P) p; U
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。) b4 O8 P/ R3 R4 v' l6 `
8-1 课程目录' b7 |" p6 I2 r) |& u7 y
8-2 外部表在Hive中的使用; ^* ^5 |/ I" {' {$ N8 Y% ?, ^
8-3 track_info分区表的创建, a/ x7 O( e0 D9 [9 Q$ H- E+ p- }2 @$ u
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
. y1 v! O+ c# X A6 x8-5 使用Hive完成统计分析功能5 x! }3 K7 R( T; f
8-6 Hive实现项目的方便性体现5 N& T9 o1 n" D7 [
' q& \# Q. U) {2 A) C第9章 Hadoop分布式集群搭建
4 R K+ M' ~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。
0 q8 `) y2 i" m8 ^9-1 课程目录
9 X, ?' v1 n5 X9 a; b1 }9-2 Hadoop集群规划0 _% A% I" u) i) D4 e7 n
9-3 前置条件安装
9 y6 V# _ ?9 r2 [9-4 JDK安装
& p4 e- U6 Y& F' f9-5 Hadoop集群部署
: i/ n/ ^+ V* {9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
* ?: h2 l( h, B: V9 ]9-7 课程总结& s) z7 O+ v# N$ d% G: I
! e4 ~& Q; {4 [3 q9 F
〖下载地址〗
( w% d0 z7 ]# j& e4 t$ |; }5 j% p5 B. S& N# E8 Q' x" L7 B
( X5 _% E! o( [/ q; a8 A. |----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------( v7 l) m a6 L" a8 a2 }
K& Q1 `; H: p2 k! W6 k〖下载地址失效反馈〗8 U) T, D4 B8 W% M
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.com9 e$ n h) K& z5 ?( A4 Q
9 M" W0 A4 x: F, Z/ e
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