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: t7 u6 \+ Y/ Q; j+ E: U3 W1 o〖课程介绍〗
[/ i$ G, H# |% }$ i, o8 F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！8 C+ z5 |8 ~) B
# E2 h" |# V2 H2 V4 B% A〖课程目录〗
% R3 V" X! z9 o* D) {( f3 B% r: T第1章 大数据概述6 n7 t- S: }0 t0 j" a5 Z. [0 W
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。0 z$ ^" Y7 I+ H" o# `( i
1-1 课程导学试看
' Z7 u$ s3 W- I/ o8 f1-2 ***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）
5 \8 e4 t) W/ a1-3 课程目录- n. o# X. q0 q0 ?$ c% w
1-4 从一个案例说起; R% o) b5 e. ~% O) ]* R. D. I
1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看9 N2 `( a4 E9 s4 v) s1 `4 z/ I/ Y
1-6 大数据带来的技术变革
3 b8 F6 Y) S" I h7 h, ?& }1-7 大数据现存的模式
8 s6 C; N, x4 W2 j8 m& d1 w1-8 大数据的技术概念) H ]% E6 q2 {1 |0 E( s
1-9 大数据带来的挑战
& v$ v1 ?0 K7 s# @' M% H1-10 如何对大数据进行存储和分析
S9 F# N |9 t* s$ y1-11 大数据典型应用
+ [. q7 ~ U9 }4 u
, P' W4 \3 A2 \2 o6 M3 m第2章 初识Hadoop1 y% ^! f p* J' 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。. j4 h* ?$ X3 C
2-1 课程目录4 E c- v, q) C+ `1 R& k/ \$ @
2-2 Hadoop概述7 X5 Z/ ]0 ~ a" M6 ]; [3 q+ B
2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述) V C# m$ g# N' F, c, B9 r
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce+ U9 X F! f1 ]* `! h
2-5 Hadoop核心组件之YARN8 V' i6 E. @- v. j9 w5 w2 W$ }
2-6 Hadoop优势
1 q& i$ W# `, k* W6 h. y2-7 Hadoop发展史/ _% o1 ~1 c; `
2-8 Hadoop生态圈- }5 D# I* ?* @& U
2-9 Hadoop发行版选型
g9 J/ T6 d1 S% r' U6 d+ z2-10 OOTB环境的使用
) I* ]/ n: ?/ ]) D+ r) Z9 x& F) }: `
第3章 分布式文件系统HDFS( a# T3 |# v& k; R# ?. F- K% O, S; @
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。 ...# D. W! u- [2 [/ s
3-1 HDFS概述3 `! |8 c" {& _* W, ?
3-2 HDFS设计目标
9 x( x$ Q+ L1 [( z! i% Z- k, S2 z3-3 HDFS架构详解, @5 ^# F- C. _0 X# V6 D* O
3-4 文件系统NameSpace详解
2 k) y8 x, R, F4 Q& a$ f3-5 HDFS副本机制# s$ l0 r1 k. b! ]
3-6 本课程使用的Linux环境介绍+ B3 j- K3 A% k* H( i: F0 ^# ^
3-7 Hadoop部署前置介绍
& H- S8 K6 a* {! f! o; P9 @3-8 JDK1.8部署详解
) H! @9 r7 C. C1 J3-9 ssh无密码登陆部署详解1 Z5 ~& u# _7 o# R4 l% Y% ?
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
- a# e# L! X! |7 t% T3-11 HDFS格式化以及启动详解 a, X0 }+ p2 R% I( F9 d
3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰3 K9 z# l7 g: f3 D+ n0 }% ]
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动6 ^6 m2 X8 ^* }8 a
3-14 Hadoop命令行操作详解
- c2 ^' A& }5 C2 q5 l3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
9 A) u! W' }% d1 `3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
; F0 f! X; ]3 |3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
# H- u# k5 K; y5 H# w0 T6 C+ _+ y, [: L3-18 HDFS API编程之jUnit封装& z# @" M7 c+ u
3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容9 l1 I% {& Y+ V/ V' x( N
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容7 Z8 c/ U& `3 E. ?0 O, n7 L
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析3 _' B& ?" i$ D1 E- l7 p& z
3-22 HDFS API编程之重命名
6 c, n0 l* s5 g, y. J- L3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile% w& h% x2 N& S* ?) z% i; O
3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件. {" m: C8 s8 u
3-25 HDFS API编程之下载文件# ?3 a6 \7 s8 w
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
j4 [5 {4 F: q9 ?' n( V3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件0 Z+ B2 M0 J) S- o& s2 b! p6 c
3-28 HDFS API编程之查看文件块信息# _' G9 S& o# X: I( z6 ~
3-29 HDFS API编程之删除文件
9 \& |. F5 o& T# ]" o3-30 HDFS项目实战之需求分析
8 L: x! [# A! l' L1 r3-31 HDFS项目实战之代码框架编写2 ^1 a7 x! [1 i( Z. F& r. K: M3 \
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文9 Q4 t6 x- E3 l6 \. s
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现; j2 k& o) T( v- N7 h2 ~
3-34 HDFS项目实战之功能实现
& W% N# l, I; z6 m$ [! [4 ~3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码+ l$ Z/ |% A; }/ P/ z5 K' i
3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象3 K4 ?. S( P" o s, I6 [/ Q) c
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理8 Q* t7 F/ L$ u1 z5 Y6 `+ T! ?
3-38 HDFS Replica Placement Policy
3 W- \- @1 H/ w# ]& N3-39 HDFS写数据流程图解
$ D, i- Q3 I* r6 b) n( `& r3-40 HDFS读数据流程图解
& `) a+ p9 n. X0 S/ n- Z, @3-41 HDFS Checkpoint详解
7 O$ I& Q9 v/ K% v h7 ?9 o2 B3-42 HDFS SaveMode" ~. l5 r: q5 Y" K6 i% g, f2 b
; }7 w: |6 J; u1 N7 l M; g4 {/ L
第4章 分布式计算框架MapReduce
, f6 Y8 F7 P: X) Q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。
; e6 z/ }4 @0 U y* O4-1 课程目录. |; o8 r+ P# q) ^1 U0 }+ ^( F' r; L5 n
4-2 MapReduce概述; c+ L, v1 N z& p( M7 Q9 t0 i6 X
4-3 MapReduce编程模型详解! E$ Q R) T6 F2 U' \% `& y
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解9 ^' ?+ f+ U2 l3 [
4-5 词频统计之自定义Mapper实现; V7 t Y8 ?3 n0 q. T/ r6 X% h
4-6 词频统计之自定义Reducer实现
8 L, N. Z! W9 ?/ C4-7 词频统计之自定义Driver类实现
* k: i: f; i" Y7 k+ z- e. v4-8 词频统计之本地方式运行
" c+ Y8 O9 K3 _* x$ Z# r% g1 G/ Z4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码( Z' @( e7 l* o) X
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看
8 e8 p0 E. F) f1 M4-11 流量统计实战之需求8 W& W' i. i" [
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
* P3 e$ @7 I/ [, t I, ^; a4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
- K5 f8 i' ^2 a# S9 z4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
4 A/ u. e" r1 ^5 c- U. q4-15 流量统计实战之Driver开发
( ?# A6 z; Z% l" S3 }, p4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用* k" M2 Y" `3 E- c$ B6 `
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner/ i& Q5 l. d. N' Y5 ]5 ]1 j1 W
$ ]6 O, j7 N7 o
第5章 资源调度框架YARN
$ `' b. m2 C7 I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。
/ `: w/ u& R7 W7 G4 V5-1 课程目录
( ^8 K1 l9 d. \1 J4 A$ a5-2 YARN产生背景
* w7 @4 l& D6 p+ @! i9 H5-3 YARN概述& ^% Y1 w' @* v: j) a6 F
5-4 YARN架构详解7 p, J& E/ z5 E, ~- [- Z5 G
5-5 YARN执行流程" d/ |% }# N# f# l
5-6 YARN环境部署
V1 d* @. x* z& o( g5-7 提交example案例到YARN上运行
) l1 j. u& Q( n. ^5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
8 @3 f8 H" [: X5 g) \
0 T2 k! c! H- N# T6 f第6章 电商项目实战Hadoop实现8 H) U# \; |. C4 V. Z% C4 n/ O
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。
8 R7 B# ?/ a3 f. O6-1 课程目录
' N3 `/ ?% N* @0 c- E6-2 用户行为日志概述
+ _& P7 o' W6 x; Q5 h( j6-3 为什么要记录用户行为日志4 Q8 H, G9 h( }" w8 k/ n
6-4 日志内容介绍
" e( m) ]+ k* v; ~' V$ h6-5 用户行为日志分析的意义所在 x; Z$ J4 u$ n# V
6-6 电商常用术语& c: d( w4 c4 a2 T+ p( {
6-7 项目需求描述
" p9 m1 D7 i3 Q9 _' _6-8 数据处理流程及技术架构0 B% c2 w2 B. I: Q$ L: B
6-9 浏览量统计功能实现
. [1 O2 g G! m; y+ X. t. O6-10 省份浏览量统计之IP库解析
6 @" s/ S6 k" P$ C8 u* P1 G u6-11 省份浏览量统计之日志解析% M# Q2 `4 o. @5 p; l: O. X K1 s
6-12 省份浏览量统计之功能实现
7 w4 M" q6 \( t0 i5 I9 G+ m: l5 u4 N6-13 页面浏览量统计之页面编号获取
. f7 Z: p! h+ ]) y# b6-14 页面浏览量统计之功能实现
: g c- z! i! D9 x$ e4 c$ s6-15 数据处理过程中ETL的重要性
5 V* w+ c! Q6 C1 z G7 y6-16 原始日志ETL操作
2 l5 n4 t( O- \5 ~- X$ b8 [6-17 浏览量统计功能升级) k" O) W0 m% n7 s2 X+ Y
6-18 省份浏览量统计功能升级
" L! G5 d0 z/ x9 l6 i6-19 页面浏览量统计功能升级思路
5 t4 {5 ]6 ~8 z8 G4 `" U5 b& P6-20 打包到服务器上运行+ V3 \' @- g+ n' P7 O+ I
6-21 项目扩展( {8 t4 V S+ c. c# r
% M" j" k& `9 z1 h5 ?0 ^+ [
第7章 数据仓库Hive
- y0 k. a$ O1 j* u6 M5 a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。
1 t4 D) | e) ^2 Y5 R3 X) J: B7 x3 v7-1 课程目录3 v2 o% b; C( d) e, b2 H
7-2 Hive产生背景
. F4 e4 y6 [& T( t7-3 Hive是什么% Q/ u5 g0 _7 T2 `' [0 u4 b
7-4 为什么要使用Hive
- D3 }4 [% |2 u* x7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置# y) Y$ D- g% p
7-6 Hive体系架构
- K$ K, n4 l o; E# [) i3 B7-7 Hive部署架构
$ q% f" t: D% A% V/ w- c7-8 Hive与RDBMS的区别/ R* Y1 d# n2 S2 D6 X& ]1 B; S
7-9 Hive部署2 o! A8 ^- `/ o! A
7-10 Hive快速入门; c- k1 a* _! [% @. n
7-11 Hive DDL之数据库操作% l' J, p& I: H3 g9 r" D
7-12 Hive DDL之表操作
5 U8 E) p- G! p, t' R7-13 Hive DML之加载和导出数据
/ {2 \3 N8 {( Q/ d7 N0 ~* O7-14 Hive QL基本统计9 s; y) u" C5 Y& ^! l
7-15 Hive QL之聚合函数4 K& J' f) z! w2 b6 }/ q# Y5 N
7-16 Hive QL之分组函数1 H4 M# e' \" g+ h1 I
7-17 Hive QL之join的使用
" @ T( e. p3 U5 b( G* ^1 r4 Z0 ~7-18 Hive QL执行计划
9 |. t a- ^& D D0 f4 n; w7 H# ?! Z$ N
第8章 电商项目实战Hive实现
6 n; p+ r6 u2 j( L% V3 `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。* j: ]& z H/ Q1 w& `) U R# h3 s
8-1 课程目录' w& G( a w* [) `# @: ]; b
8-2 外部表在Hive中的使用
# k; V& T7 u# [8-3 track_info分区表的创建1 D$ O+ W2 x. }0 k1 J o
8-4 将ETL的数据加载到Hive表
5 X; Q0 ?# v/ {. c3 r8-5 使用Hive完成统计分析功能
' X$ k2 D# d' g3 b* M/ N8-6 Hive实现项目的方便性体现
1 `6 `2 ?. C3 h* r+ y) s; C, V* z& f
2 D h7 ~# o4 q8 G第9章 Hadoop分布式集群搭建
9 r( V! |+ w7 \1 \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。
* o) F0 i. ?0 n V% O9-1 课程目录
& g. n) n- B: o4 l# Y9-2 Hadoop集群规划! ]8 ]3 a* ^2 f3 ]* I2 ]
9-3 前置条件安装
) }' L% Q9 f* L4 u& n" w U$ Y9-4 JDK安装
5 H$ n7 I* d% y$ C% h3 R9-5 Hadoop集群部署
/ R t `' T. ?; b7 Y1 m( `- _9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
' W# I H5 ]8 | {1 F1 d2 h( C9-7 课程总结
/ l, N1 d8 h! b! `5 Y! Q5 s7 _2 Q L+ v/ {2 B% r5 t5 @5 [
〖下载地址〗
; t% e0 j9 Y4 U2 P) d, a: g& r! ?5 Z# `: k4 j, l1 K' f
) }& C: B! x& b0 l2 @
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. \# }! i( \3 C6 ?/ n9 a+ K: o+ b4 L' [. R1 p; D7 M
〖下载地址失效反馈〗
2 r; _ i" P* ~( c8 {1 q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! g- R6 f5 o5 H/ D7 @
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0 E H( L& M& ^2 Q! E/ j. j' l0 b* `. j; ^, c. e7 u1 I$ o
〖客服24小时咨询〗) Z0 }2 V/ [) d1 i; P4 {7 z% U
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。2 ]' ~( O, K& b. {# I0 g5 L- }
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