5c203a4b0001dcf306000338-360-202.<br>第1章 大数据概述<br>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。<br> 1-1 课程导学 试看<br> 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)<br> 1-3 课程目录<br> 1-4 从一个案例说起<br> 1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征 试看<br> 1-6 大数据带来的技术变革<br> 1-7 大数据现存的模式<br> 1-8 大数据的技术概念<br> 1-9 大数据带来的挑战<br> 1-10 如何对大数据进行存储和分析<br> 1-11 大数据典型应用<br><br>第2章 初识Hadoop<br>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。<br> 2-1 课程目录<br> 2-2 Hadoop概述<br> 2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述<br> 2-4 Hadoop核心组件之MapReduce<br> 2-5 Hadoop核心组件之YARN<br> 2-6 Hadoop优势<br> 2-7 Hadoop发展史<br> 2-8 Hadoop生态圈<br> 2-9 Hadoop发行版选型<br> 2-10 OOTB环境的使用<br><br>第3章 分布式文件系统HDFS<br>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。 ...<br> 3-1 HDFS概述<br> 3-2 HDFS设计目标<br> 3-3 HDFS架构详解<br> 3-4 文件系统NameSpace详解<br> 3-5 HDFS副本机制<br> 3-6 本课程使用的Linux环境介绍<br> 3-7 Hadoop部署前置介绍<br> 3-8 JDK1.8部署详解<br> 3-9 ssh无密码登陆部署详解<br> 3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置<br> 3-11 HDFS格式化以及启动详解<br> 3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰<br> 3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动<br> 3-14 Hadoop命令行操作详解<br> 3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制<br> 3-16 HDFS API编程之开发环境搭建<br> 3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发<br> 3-18 HDFS API编程之jUnit封装<br> 3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容<br> 3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容<br> 3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析<br> 3-22 HDFS API编程之重命名<br> 3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile<br> 3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件<br> 3-25 HDFS API编程之下载文件<br> 3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容<br> 3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件<br> 3-28 HDFS API编程之查看文件块信息<br> 3-29 HDFS API编程之删除文件<br> 3-30 HDFS项目实战之需求分析<br> 3-31 HDFS项目实战之代码框架编写<br> 3-32 HDFS项目实战之自定义上下文<br> 3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现<br> 3-34 HDFS项目实战之功能实现<br> 3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码<br> 3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象<br> 3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理<br> 3-38 HDFS Replica Placement Policy<br> 3-39 HDFS写数据流程图解<br> 3-40 HDFS读数据流程图解<br> 3-41 HDFS Checkpoint详解<br> 3-42 HDFS SaveMode<br><br>第4章 分布式计算框架MapReduce<br>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。<br> 4-1 课程目录<br> 4-2 MapReduce概述<br> 4-3 MapReduce编程模型详解<br> 4-4 MapReduce编程模型核心概念详解<br> 4-5 词频统计之自定义Mapper实现<br> 4-6 词频统计之自定义Reducer实现<br> 4-7 词频统计之自定义Driver类实现<br> 4-8 词频统计之本地方式运行<br> 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<br> 4-10 词频统计升级之Combiner操作 试看<br> 4-11 流量统计实战之需求<br> 4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型<br> 4-13 流量统计实战之自定义Mapper类<br> 4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现<br> 4-15 流量统计实战之Driver开发<br> 4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用<br> 4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner<br><br>第5章 资源调度框架YARN<br>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。<br> 5-1 课程目录<br> 5-2 YARN产生背景<br> 5-3 YARN概述<br> 5-4 YARN架构详解<br> 5-5 YARN执行流程<br> 5-6 YARN环境部署<br> 5-7 提交example案例到YARN上运行<br> 5-8 提交流量统计案例到YARN上运行<br><br>第6章 电商项目实战Hadoop实现<br>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。<br> 6-1 课程目录<br> 6-2 用户行为日志概述<br> 6-3 为什么要记录用户行为日志<br> 6-4 日志内容介绍<br> 6-5 用户行为日志分析的意义所在<br> 6-6 电商常用术语<br> 6-7 项目需求描述<br> 6-8 数据处理流程及技术架构<br> 6-9 浏览量统计功能实现<br> 6-10 省份浏览量统计之IP库解析<br> 6-11 省份浏览量统计之日志解析<br> 6-12 省份浏览量统计之功能实现<br> 6-13 页面浏览量统计之页面编号获取<br> 6-14 页面浏览量统计之功能实现<br> 6-15 数据处理过程中ETL的重要性<br> 6-16 原始日志ETL操作<br> 6-17 浏览量统计功能升级<br> 6-18 省份浏览量统计功能升级<br> 6-19 页面浏览量统计功能升级思路<br> 6-20 打包到服务器上运行<br> 6-21 项目扩展<br><br>第7章 数据仓库Hive<br>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。<br> 7-1 课程目录<br> 7-2 Hive产生背景<br> 7-3 Hive是什么<br> 7-4 为什么要使用Hive<br> 7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置<br> 7-6 Hive体系架构<br> 7-7 Hive部署架构<br> 7-8 Hive与RDBMS的区别<br> 7-9 Hive部署<br> 7-10 Hive快速入门<br> 7-11 Hive DDL之数据库操作<br> 7-12 Hive DDL之表操作<br> 7-13 Hive DML之加载和导出数据<br> 7-14 Hive QL基本统计<br> 7-15 Hive QL之聚合函数<br> 7-16 Hive QL之分组函数<br> 7-17 Hive QL之join的使用<br> 7-18 Hive QL执行计划<br><br>第8章 电商项目实战Hive实现<br>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。<br> 8-1 课程目录<br> 8-2 外部表在Hive中的使用<br> 8-3 track_info分区表的创建<br> 8-4 将ETL的数据加载到Hive表<br> 8-5 使用Hive完成统计分析功能<br> 8-6 Hive实现项目的方便性体现<br> <br>第9章 Hadoop分布式集群搭建<br>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。<br> 9-1 课程目录<br> 9-2 Hadoop集群规划<br> 9-3 前置条件安装<br> 9-4 JDK安装<br> 9-5 Hadoop集群部署<br> 9-6 提交作业到Hadoop集群上运行<br> 9-7 课程总结<br><br>所有资源通过合法途径收集于网络,该资源仅用于大家购买正版课程前参考之用,切勿用于其他用途,如需学习,还请购买正版课程。如有原作者认为侵权,请联系我们, 删除处理。