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第1章 大数据概述

 

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。

 

 1-1 课程导学 

 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）

 1-3 课程目录

 1-4 从一个案例说起

 1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征 

 1-6 大数据带来的技术变革

 1-7 大数据现存的模式

 1-8 大数据的技术概念

 1-9 大数据带来的挑战

 1-10 如何对大数据进行存储和分析

 1-11 大数据典型应用

第2章 初识Hadoop

 

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。

 

 2-1 课程目录

 2-2 Hadoop概述

 2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述

 2-4 Hadoop核心组件之MapReduce

 2-5 Hadoop核心组件之YARN

 2-6 Hadoop优势

 2-7 Hadoop发展史

 2-8 Hadoop生态圈

 2-9 Hadoop发行版选型

 2-10 OOTB环境的使用

第3章 分布式文件系统HDFS

 

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。 ...

 

 3-1 HDFS概述

 3-2 HDFS设计目标

 3-3 HDFS架构详解

 3-4 文件系统NameSpace详解

 3-5 HDFS副本机制

 3-6 本课程使用的Linux环境介绍

 3-7 Hadoop部署前置介绍

 3-8 JDK1.8部署详解

 3-9 ssh无密码登陆部署详解

 3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置

 3-11 HDFS格式化以及启动详解

 3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰

 3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动

 3-14 Hadoop命令行操作详解

 3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制

 3-16 HDFS API编程之开发环境搭建

 3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发

 3-18 HDFS API编程之jUnit封装

 3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容

 3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容

 3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析

 3-22 HDFS API编程之重命名

 3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile

 3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件

 3-25 HDFS API编程之下载文件

 3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容

 3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件

 3-28 HDFS API编程之查看文件块信息

 3-29 HDFS API编程之删除文件

 3-30 HDFS项目实战之需求分析

 3-31 HDFS项目实战之代码框架编写

 3-32 HDFS项目实战之自定义上下文

 3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现

 3-34 HDFS项目实战之功能实现

 3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码

 3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象

 3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理

 3-38 HDFS Replica Placement Policy

 3-39 HDFS写数据流程图解

 3-40 HDFS读数据流程图解

 3-41 HDFS Checkpoint详解

 3-42 HDFS SaveMode

第4章 分布式计算框架MapReduce

 

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。

 

 4-1 课程目录

 4-2 MapReduce概述

 4-3 MapReduce编程模型详解

 4-4 MapReduce编程模型核心概念详解

 4-5 词频统计之自定义Mapper实现

 4-6 词频统计之自定义Reducer实现

 4-7 词频统计之自定义Driver类实现

 4-8 词频统计之本地方式运行

 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

 4-10 词频统计升级之Combiner操作 

 4-11 流量统计实战之需求

 4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型

 4-13 流量统计实战之自定义Mapper类

 4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现

 4-15 流量统计实战之Driver开发

 4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用

 4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner

第5章 资源调度框架YARN

 

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。

 

 5-1 课程目录

 5-2 YARN产生背景

 5-3 YARN概述

 5-4 YARN架构详解

 5-5 YARN执行流程

 5-6 YARN环境部署

 5-7 提交example案例到YARN上运行

 5-8 提交流量统计案例到YARN上运行

第6章 电商项目实战Hadoop实现

 

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。

 

 6-1 课程目录

 6-2 用户行为日志概述

 6-3 为什么要记录用户行为日志

 6-4 日志内容介绍

 6-5 用户行为日志分析的意义所在

 6-6 电商常用术语

 6-7 项目需求描述

 6-8 数据处理流程及技术架构

 6-9 浏览量统计功能实现

 6-10 省份浏览量统计之IP库解析

 6-11 省份浏览量统计之日志解析

 6-12 省份浏览量统计之功能实现

 6-13 页面浏览量统计之页面编号获取

 6-14 页面浏览量统计之功能实现

 6-15 数据处理过程中ETL的重要性

 6-16 原始日志ETL操作

 6-17 浏览量统计功能升级

 6-18 省份浏览量统计功能升级

 6-19 页面浏览量统计功能升级思路

 6-20 打包到服务器上运行

 6-21 项目扩展

第7章 数据仓库Hive

 

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。

 

 7-1 课程目录

 7-2 Hive产生背景

 7-3 Hive是什么

 7-4 为什么要使用Hive

 7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置

 7-6 Hive体系架构

 7-7 Hive部署架构

 7-8 Hive与RDBMS的区别

 7-9 Hive部署

 7-10 Hive快速入门

 7-11 Hive DDL之数据库操作

 7-12 Hive DDL之表操作

 7-13 Hive DML之加载和导出数据

 7-14 Hive QL基本统计

 7-15 Hive QL之聚合函数

 7-16 Hive QL之分组函数

 7-17 Hive QL之join的使用

 7-18 Hive QL执行计划

第8章 电商项目实战Hive实现

 

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。

 

 8-1 课程目录

 8-2 外部表在Hive中的使用

 8-3 track_info分区表的创建

 8-4 将ETL的数据加载到Hive表

 8-5 使用Hive完成统计分析功能

 8-6 Hive实现项目的方便性体现

第9章 Hadoop分布式集群搭建

 

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。

 

 9-1 课程目录

 9-2 Hadoop集群规划

 9-3 前置条件安装

 9-4 JDK安装

 9-5 Hadoop集群部署

 9-6 提交作业到Hadoop集群上运行

 9-7 课程总结

 

2020升级版 Hadoop3基础与电商行为日志分析 新手也能学会的大数
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