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7 W f$ a( ~ J3 O) `- F
〖课程介绍〗
2 | e! h5 z: G( I6 t; |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！. K: m* k& ]$ @- e6 E) E z; e
5 b/ \/ t( O9 ^7 r! @ l4 G〖课程目录〗
1 V: }% V0 r( D/ j( A第1章 大数据概述
' U V$ y1 ]( ?- F9 d1 d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 y1 v0 p1 [# ?! v; e
1-1 课程导学试看/ A. B9 q @$ Y4 Z
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）
' {) h/ K9 D4 j; I. l1 o6 x4 I1-3 课程目录
: M1 o' j9 d+ N" \( w* _/ y2 H1-4 从一个案例说起
$ C% U+ A; b; f1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征试看
8 U" f( n6 t: H, N* B# T1-6 大数据带来的技术变革
2 U& h- G* |" `& _2 \+ _1-7 大数据现存的模式1 V: I6 D, }/ c! P' m @
1-8 大数据的技术概念
d% U D$ N* Q" X$ ?1 P3 z1-9 大数据带来的挑战
0 g, \1 t8 D1 N% X1-10 如何对大数据进行存储和分析% b$ g6 d4 s( z* W; n
1-11 大数据典型应用% P7 j' Y% w' G0 s2 p
. O% U" l8 b* `! `# F) [第2章 初识Hadoop2 L9 R; M' \. n+ p9 t' u
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。
6 ^7 |/ f9 _0 m2-1 课程目录$ k1 r/ h `% s7 S
2-2 Hadoop概述
3 r5 `/ \0 Q2 s+ Y2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述+ a6 `* A2 v5 Q# i2 r1 z
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce6 i6 h* f; ?/ Q% _: K2 \
2-5 Hadoop核心组件之YARN: \( Q; q& v" k! [
2-6 Hadoop优势( s) i j9 N$ ^% X
2-7 Hadoop发展史
' |$ S8 ~, E* d4 Y2-8 Hadoop生态圈
4 r& o+ F* H. A7 s; ]6 _2-9 Hadoop发行版选型
, Q7 v% l( ?& }( `1 Q' W# N# H2-10 OOTB环境的使用
) a1 x# A; a; P# ~6 X! D- _- V$ i$ R5 L$ j0 Y* b
第3章 分布式文件系统HDFS9 V) q; }9 }0 @5 @* B. {8 O
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! s' O y+ `6 H4 i- g3-1 HDFS概述6 S% }7 n" R! j1 y9 J
3-2 HDFS设计目标; r6 N# l+ G/ G6 j; T
3-3 HDFS架构详解
& q+ \! c6 i5 W' D o8 o3-4 文件系统NameSpace详解
' A3 F, i4 O& c3-5 HDFS副本机制
- E% F; ~/ {" S6 P; S5 W; v3-6 本课程使用的Linux环境介绍( @0 _5 C1 m1 D, _: t8 ]1 E
3-7 Hadoop部署前置介绍! P/ X* [3 A% c/ J# V3 d% E$ D X
3-8 JDK1.8部署详解% T3 m& O0 D0 c( C0 U& {' t/ [, [4 F3 L
3-9 ssh无密码登陆部署详解# G' ?6 w3 X# c' ^/ c+ c! ]
3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置4 i% z9 }* z4 V7 w2 z4 y" t0 x
3-11 HDFS格式化以及启动详解
( M$ G; k* g3 v4 c u/ C: z1 G3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰9 C2 i& U' g+ u4 {
3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动, n, n7 b. ^0 X' U+ A" A
3-14 Hadoop命令行操作详解2 }; {9 m* @% w8 a2 H; f0 h2 u
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制
; L; `5 G% ~; ~/ F1 g9 j; [4 g1 E3-16 HDFS API编程之开发环境搭建
9 f0 \- Z! p* g! S+ v% e3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发) z( `: B& q! y, k& H6 v
3-18 HDFS API编程之jUnit封装
/ j/ c! F, R6 k8 u b! p5 `) k, D, \3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容0 c0 s' e# H! }
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容0 E7 G% N; z" d* v0 W1 l7 z
3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
) u8 |5 \- ?+ j4 U- K+ d% M2 p3-22 HDFS API编程之重命名. i( T! b; d$ G. r
3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
* d2 _9 h0 }" n" \/ v9 o3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件0 J: N+ m4 q% B; O$ v8 F
3-25 HDFS API编程之下载文件/ V% z' w! ?2 }, K+ P! y. b
3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容0 X3 ^9 v: ~- B
3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
& k0 R5 y" W' Z4 o3-28 HDFS API编程之查看文件块信息8 M, g' \: C, y2 H
3-29 HDFS API编程之删除文件
* u0 |9 s% O* S3-30 HDFS项目实战之需求分析& m( j+ I0 Q* {! U
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写$ x# N& t- e$ @& ~2 ~
3-32 HDFS项目实战之自定义上下文. S9 X# P" L! Q! F9 i" D
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现( Z/ ]1 r+ H$ u
3-34 HDFS项目实战之功能实现: n" b) U+ x4 B
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
: x1 R2 W$ u0 |" F) J3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象9 P3 e% h* ]2 {2 n
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
2 n% S% f4 L! Q3 d0 e$ x3-38 HDFS Replica Placement Policy8 @/ D" d' U5 z* @" s
3-39 HDFS写数据流程图解% ?5 X9 Y2 i% Q) Z5 @5 Q D
3-40 HDFS读数据流程图解
3 W0 k# z! ?; |+ l: [7 `9 }3-41 HDFS Checkpoint详解
5 [6 i* O6 l7 I3 ~8 v3-42 HDFS SaveMode3 ^6 ~8 N/ ?: G# d- X
& V. G4 D% i8 w/ n2 l. b+ g第4章 分布式计算框架MapReduce& `9 S9 S3 P% k. 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。
0 c0 A# ~5 P7 u6 l4-1 课程目录
9 _& w/ h1 T1 B I8 Y9 _* p( A4-2 MapReduce概述5 i# m3 M" z7 j3 e
4-3 MapReduce编程模型详解
" }+ P0 f' d9 y; ^2 o2 t" y4-4 MapReduce编程模型核心概念详解" B( }& Y$ w8 K% a7 c+ W
4-5 词频统计之自定义Mapper实现
- u! z) o: ~4 ~! G) o# @% }4-6 词频统计之自定义Reducer实现
" V8 N" P) F% B$ P- f& |4-7 词频统计之自定义Driver类实现
: s; l5 p+ i" k" p* v0 A: N4-8 词频统计之本地方式运行
* t3 e, Y. W) u4-9 词频统计之通过Debug方式进一步了解偏移量以及重构代码/ H" r4 @ l, B! Y
4-10 词频统计升级之Combiner操作试看2 G" ]: m% _% Z9 v1 t
4-11 流量统计实战之需求) ]( X/ R3 V0 U4 n4 c
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
" Q8 j# `! Y9 x% u4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
+ `/ T3 L* x; e" M1 v4 C4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
7 t5 g& z' C! q, t4 d, h4-15 流量统计实战之Driver开发4 _, T( c) E# `+ i( Q* d$ r1 z
4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用2 P! @$ G0 Z0 b7 U) D; Y
4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner H8 X4 p- _' s; Q/ E8 X0 d- F& L
: D/ g7 j1 S! S J% M
第5章 资源调度框架YARN
2 l! B6 Y- M% ^1 H3 l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。
% m6 F0 G s* t- C5-1 课程目录
P% C1 ^! ?' S/ y7 P5-2 YARN产生背景. ~* U4 b3 r4 p! L+ A$ i8 q
5-3 YARN概述. @' I) @7 ?& _; T
5-4 YARN架构详解
5 }" w6 |& b3 _$ \( W' I# ^5-5 YARN执行流程6 d& F2 d- ^0 a2 A- e0 c, h
5-6 YARN环境部署
0 o5 S. w+ ~, n1 R, T& U+ ?: k; F5-7 提交example案例到YARN上运行
; Y: A$ \4 c0 t& {5-8 提交流量统计案例到YARN上运行# W! a9 j; |/ h! p j1 T: N
, |& ?3 W) h* `% |: i
第6章 电商项目实战Hadoop实现& \9 I$ ~. U% W9 Z# s4 Z# c
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。 B- X4 m7 p8 W. Y' A- h
6-1 课程目录& U. D2 c$ N- W$ n
6-2 用户行为日志概述! ?6 T! B7 H: U* B0 h
6-3 为什么要记录用户行为日志
; P4 q ]2 Y* z- t8 h6-4 日志内容介绍
% L* T* u) }' g2 q3 w+ [5 ] z6-5 用户行为日志分析的意义所在
# o& ]' G2 F4 ]/ B6-6 电商常用术语7 g2 U) U: B# ~* u' K
6-7 项目需求描述1 B1 b2 K# x- Q
6-8 数据处理流程及技术架构
* ]' l4 a) c5 D4 o# O8 R' S6-9 浏览量统计功能实现
' e, ?5 `2 z& E+ H6-10 省份浏览量统计之IP库解析& i. [# P3 S% x: |5 U V
6-11 省份浏览量统计之日志解析0 q/ ~ t' @ O: I I6 L! }
6-12 省份浏览量统计之功能实现+ W {$ `0 d. x f' q2 T! e
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取1 _- O$ s) {1 L5 T
6-14 页面浏览量统计之功能实现
' P) k6 V$ B& k: G, \. v/ @6-15 数据处理过程中ETL的重要性9 O( P" f! V/ E8 ?2 n" e
6-16 原始日志ETL操作
+ y A/ ^' P0 b4 Q% X& Y$ ^6 M6 k6-17 浏览量统计功能升级% ?+ Q* k2 F% {0 Q+ H
6-18 省份浏览量统计功能升级
* ~/ [- L8 b# ~/ n- i6-19 页面浏览量统计功能升级思路% F1 D) ^- ~; S' t% |6 \5 g
6-20 打包到服务器上运行0 U6 K1 Z$ U8 k$ o! Q# N
6-21 项目扩展
7 U- q9 w4 P8 A8 {- G2 _, c c$ F1 f) ?5 E% Y8 k/ j/ b
第7章 数据仓库Hive# p% m" `! I7 A0 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。
6 D+ y6 m7 K$ ~6 j- a, v7-1 课程目录
. V# c( Z) g9 P z( I7-2 Hive产生背景 L& [1 e5 b0 R8 \' J+ t; j6 _
7-3 Hive是什么
: E" L J* o# c: s& l3 M7-4 为什么要使用Hive4 P1 y4 ^8 H+ w: {8 n) X
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置5 m5 G! Z3 \" N6 |/ z/ q$ k `
7-6 Hive体系架构8 K/ J8 E0 y" F4 U! U
7-7 Hive部署架构
+ h" s6 V. C- _( P3 }7-8 Hive与RDBMS的区别
- W. j3 C: H4 p% B* Q7-9 Hive部署
" B' [, C2 ^( W: }. T5 q7-10 Hive快速入门
" N$ ]0 d4 e& C7-11 Hive DDL之数据库操作
* {+ {6 T1 { n: F% @7-12 Hive DDL之表操作
: B0 D$ R( G7 c4 a7-13 Hive DML之加载和导出数据( D, [* k0 s1 u4 V8 g
7-14 Hive QL基本统计! `; R& P9 A0 \' `! E' N0 T0 u
7-15 Hive QL之聚合函数
A k( ^ _8 X& L; `2 c7-16 Hive QL之分组函数
2 j% b7 h% \+ h( H1 R7-17 Hive QL之join的使用- C- E2 h N* h* u: b
7-18 Hive QL执行计划
$ B* f- P4 B. k5 ]! J7 g9 c0 y7 V& u" j9 v! e( @
第8章 电商项目实战Hive实现
: j# A7 p$ G P6 |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。
; z- ~6 S' q' M4 Q g* a8-1 课程目录
/ c0 J( u! o2 v3 j5 r( v5 P# m8-2 外部表在Hive中的使用9 e/ L; t8 ~) s5 F/ h
8-3 track_info分区表的创建. P# L. ~7 A5 y& A- Y, z0 g
8-4 将ETL的数据加载到Hive表% U. D8 H, D9 p e
8-5 使用Hive完成统计分析功能) p! J* A- M0 `1 s$ t3 n6 t2 W
8-6 Hive实现项目的方便性体现# `# @" I- [1 z2 D1 f3 t: n' d/ o
( h/ u) G8 c; v% h第9章 Hadoop分布式集群搭建! [8 }; S, A7 _. { A' M6 n" A
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 v% X+ A- B, F3 O, T9-1 课程目录2 j# i% u" ~) m; R1 N3 l
9-2 Hadoop集群规划
# k& {: e+ s0 ~) G/ T9-3 前置条件安装0 c! j, B, ^. K+ o& c' k, {% t
9-4 JDK安装" ~, k: v! k. t" l
9-5 Hadoop集群部署* |' t/ Y# m t2 W7 j
9-6 提交作业到Hadoop集群上运行! F) v7 U+ w; o a" k& y
9-7 课程总结
) B/ S8 ?, q" w! L D- B" g# r/ u& G" y* Z, I' v/ l
〖下载地址〗
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0 T5 v z0 u3 d----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 X$ n- K# q. i2 `: E4 V! `
3 z" w6 v/ p5 D2 t* l) I
〖下载地址失效反馈〗
]. X: H/ g' O0 K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.com2 Z9 {' a6 E2 `9 q2 q, R' ]/ E) ^
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