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第1章 大数据概述6 P5 s. F; A/ F$ v# h/ R
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。
- [7 V5 ?# b) Z. h8 b. ]* ^ 1-1 课程导学
5 o7 t4 T6 A- O) ?: k 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）
& p6 ~9 |% ^& x1 ?) {1 a3 [6 q 1-3 课程目录! R# r' B) r) r
1-4 从一个案例说起
; L, f0 W p9 q! O e: C 1-5 什么是大数据以及大数据的4V特征 试看+ z3 X& U0 W6 [2 }2 l
1-6 大数据带来的技术变革) N# L* Q/ H/ S- D( P& R. P0 c3 s
1-7 大数据现存的模式5 |+ q4 l0 S6 _7 J8 Z+ e( S
1-8 大数据的技术概念
6 y; ^4 v* N0 R% p" U6 N! P# Q8 O1 R 1-9 大数据带来的挑战
& I# r! e3 p7 r0 t 1-10 如何对大数据进行存储和分析
, I, o! C) s3 I* u, @* d% b 1-11 大数据典型应用% x" h! l! R' X. b1 Q8 Y* B L
7 q( g# G/ s* \+ O& x! T8 Q* g6 w第2章 初识Hadoop
1 p, s( }" I) n. J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 l; e+ P' o/ J+ I9 E( x- I' R$ H! G5 z
2-1 课程目录$ |) F; [- P" ~2 G6 q
2-2 Hadoop概述
, Y6 M) |$ {5 d9 ~3 E 2-3 Hadoop核心组件之HDFS概述/ i* \% O# j9 d+ \ D: O
2-4 Hadoop核心组件之MapReduce' F& Z, U: ^/ Y3 J
2-5 Hadoop核心组件之YARN
; k6 n* J# |/ m$ S& c 2-6 Hadoop优势! t$ `; o Z, h1 e h
2-7 Hadoop发展史
$ W5 D! R3 w8 c 2-8 Hadoop生态圈5 l3 Q3 F+ v1 n/ M& T4 N
2-9 Hadoop发行版选型/ r2 n2 n6 V/ W4 Z6 K1 S6 q/ [
2-10 OOTB环境的使用
/ n8 J5 |: J( E/ f* b0 P8 P6 @& g' \2 C
, u E( J( \' ~! q& F2 _+ U: S第3章 分布式文件系统HDFS9 W# K. W7 K- @6 u
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。 ...
5 {7 x( v3 b Q9 D* Q 3-1 HDFS概述
( E2 m( A- ~. w7 s" v 3-2 HDFS设计目标: H! f& B/ x" m9 F
3-3 HDFS架构详解- ~# |* ?0 k9 j! z
3-4 文件系统NameSpace详解
5 V" v* N, u6 w 3-5 HDFS副本机制
+ Y; R# S! T& N5 N) q2 d 3-6 本课程使用的Linux环境介绍
6 Q( b4 X- ]* x1 @) j 3-7 Hadoop部署前置介绍9 r3 r# L1 X; n9 ?5 k$ k
3-8 JDK1.8部署详解- [. Z+ K$ B% Y& E: A" F3 R( C
3-9 ssh无密码登陆部署详解
F# x5 _3 c0 b8 y 3-10 Hadoop安装目录详解及hadoop-env配置
) I! n) y3 D4 r5 m5 L# N 3-11 HDFS格式化以及启动详解
! @' _4 L( U7 ~, @* t N 3-12 HDFS常见文件之防火墙干扰
7 a( x8 b; S+ E+ w% i 3-13 Hadoop停止集群以及如何单个进程启动
2 E8 T, `* b2 g! t4 w% V# R; \ 3-14 Hadoop命令行操作详解: n0 k9 _& r& r
3-15 深度剖析Hadoop文件的存储机制/ ]7 C9 ]" M: x" Q: Z& u# u7 q& P
3-16 HDFS API编程之开发环境搭建# @; H" L2 D x
3-17 HDFS API编程之第一个应用程序的开发
/ u4 y7 [, A; z7 s- a$ K 3-18 HDFS API编程之jUnit封装
. U- d: [5 R0 O- P 3-19 HDFS API编程之查看HDFS文件内容 C2 W+ X. y Q8 ]. s) i) _
3-20 HDFS API编程之创建文件并写入内容
! V3 I' m3 j1 [0 j' _6 T7 z6 J 3-21 HDFS API编程之副本系数深度剖析
5 G* s1 e% B: G( x# [2 h/ Q0 R0 e 3-22 HDFS API编程之重命名
+ n1 P8 T1 z/ D( l6 a" f5 ` 3-23 HDFS API编程之copyFromLocalFile
+ N# Q) U- }; W& b 3-24 HDFS API编程之带进度的上传大文件/ @& s! K0 K9 c z8 b: {
3-25 HDFS API编程之下载文件
! T9 B1 e+ Q8 f3 R; b4 m9 ] 3-26 HDFS API编程之列出文件夹下的所有内容
/ R. o9 m/ i+ j; t/ w5 J 3-27 HDFS API编程之递归列出文件夹下的所有文件
" b$ c, Z1 f1 @* u1 A2 Z 3-28 HDFS API编程之查看文件块信息
2 x% }* |+ H% V0 q 3-29 HDFS API编程之删除文件
, b [9 z1 @& T) o3 w 3-30 HDFS项目实战之需求分析6 U7 P) `* B: t: Y
3-31 HDFS项目实战之代码框架编写
. R, G; v6 S( [# F$ L6 o2 v 3-32 HDFS项目实战之自定义上下文7 `5 n5 c0 O/ {3 L) ~& I
3-33 HDFS项目实战之自定义处理类实现
4 A: D/ U6 U( G, o4 I' P 3-34 HDFS项目实战之功能实现* Y | i6 z# j# Z8 O7 f
3-35 HDFS项目实战之使用自定义配置文件重构代码
5 v5 y2 E1 m/ y" V% c 3-36 HDFS项目实战之使用反射创建自定义Mapper对象6 r0 @5 i5 t. w
3-37 HDFS项目实战之可插拔的业务逻辑处理
1 p, Q- |) O* a& h 3-38 HDFS Replica Placement Policy# v: m9 C% s" h; H3 ]
3-39 HDFS写数据流程图解1 ]! r3 s; a7 `5 r( ~, ]! |
3-40 HDFS读数据流程图解5 p, N: P) p- I/ V2 u' o& q
3-41 HDFS Checkpoint详解
4 J5 U7 R: L$ { ^8 Q 3-42 HDFS SaveMode8 m( q& V: S' j6 I0 W1 B+ \
$ b+ p- P. }8 e0 T$ M4 t+ R; A2 C
第4章 分布式计算框架MapReduce7 J2 K- b( G* f
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。; M' w: P& O, h. ]
4-1 课程目录# ^2 M5 O! L! R, H1 T5 ]
4-2 MapReduce概述3 Q! f4 M* o* R
4-3 MapReduce编程模型详解/ X) c4 R* r8 _3 W3 w
4-4 MapReduce编程模型核心概念详解
# L) X4 w& u( G 4-5 词频统计之自定义Mapper实现
$ @2 z! Y8 S) G3 B% o0 L) f 4-6 词频统计之自定义Reducer实现
, \% J W# c* ` w# ^ 4-7 词频统计之自定义Driver类实现
- F5 `- v& J% ^ 4-8 词频统计之本地方式运行
! t8 \4 V' T$ ^( ~* D 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
% ~: T4 @% Z3 @ 4-10 词频统计升级之Combiner操作 试看. a2 ~* O5 {4 P' G
4-11 流量统计实战之需求' t* ?7 [7 Q/ \. o
4-12 流量统计实战之自定义复杂数据类型
1 K. b. T Y' s/ _8 H |9 B! e 4-13 流量统计实战之自定义Mapper类
! o8 A, q% d8 b9 C+ G 4-14 流量统计实战之自定义Reducer实现
- S7 J! W& R9 G( y4 S 4-15 流量统计实战之Driver开发
9 g o( n6 [5 R$ k6 c0 M# n$ b& ?- I 4-16 流量统计实战之代码重构及NullWritable的使用
8 x( d; C" x4 {. N% N) r 4-17 流量统计实战升级之自定义Partitioner7 k/ o% E) _0 v9 g
\; P; S$ R8 d- [- @6 ~第5章 资源调度框架YARN; d/ C3 u3 D8 w4 ~
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。) i; g3 y9 ~3 a
5-1 课程目录
3 C/ ]; C# G$ }1 r; C 5-2 YARN产生背景
3 c4 k9 x7 m o e# X 5-3 YARN概述
. U& G7 Q& }/ C# J/ L3 L( [ 5-4 YARN架构详解4 U( p- ~' ]! D4 l9 Z5 w6 t
5-5 YARN执行流程
% e1 C- y' r Q% U 5-6 YARN环境部署: Q3 P' [1 E# |
5-7 提交example案例到YARN上运行6 A7 K, }. C+ ~# H. L3 e: k
5-8 提交流量统计案例到YARN上运行
) P1 x/ ]8 f; s! A6 @1 R" W
4 r" ~' D. }; h6 M7 z" W% Q第6章 电商项目实战Hadoop实现
! s. K6 Z% p) 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。! S. ^( V- y' i4 M
6-1 课程目录
1 Y: y9 u: Q# n. S- l 6-2 用户行为日志概述. n+ e: @- s( S/ b
6-3 为什么要记录用户行为日志
B7 S Y7 I* w* f4 K6 J 6-4 日志内容介绍
" I; g9 a) O" W( C 6-5 用户行为日志分析的意义所在6 T* u& q- m- l @; I e
6-6 电商常用术语
5 Q9 t2 z8 W( s+ F 6-7 项目需求描述7 D2 d$ S& a/ f+ B* r4 t* B
6-8 数据处理流程及技术架构& C% |7 a: S/ P G2 @
6-9 浏览量统计功能实现 B3 x& j/ I! T& P3 N) ? g' U
6-10 省份浏览量统计之IP库解析
0 _ r2 o+ b" J* |" k8 h2 a- b 6-11 省份浏览量统计之日志解析
2 L% w4 T+ X( u+ ]2 F3 D9 k 6-12 省份浏览量统计之功能实现: H, }2 v( _ I4 [0 g) b$ w, Y
6-13 页面浏览量统计之页面编号获取' e. B8 f9 J! y
6-14 页面浏览量统计之功能实现# K$ z1 X8 A$ R
6-15 数据处理过程中ETL的重要性7 b. m4 w" H/ `- t; d( p
6-16 原始日志ETL操作
! ]; b2 l u( ?6 {9 f- x; e) V 6-17 浏览量统计功能升级
5 f/ a6 r9 c- i3 ?/ O 6-18 省份浏览量统计功能升级
" g$ H2 `, w3 Q# j5 p- W+ m9 d9 ~ 6-19 页面浏览量统计功能升级思路
{+ A# y9 W! r" D, v 6-20 打包到服务器上运行
5 W% H5 F! Y+ | 6-21 项目扩展
9 ~ h( c9 ?8 T8 w1 V5 `$ g. J0 `, }; X; C
第7章 数据仓库Hive5 P. Z5 H0 G# ~6 |6 z. I, N
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。3 K7 B. }* F8 ~
7-1 课程目录
[" x9 ~: n8 R6 y7 i/ ]7 z 7-2 Hive产生背景
% Y8 u" f0 i" X) M" R- ~) D 7-3 Hive是什么! X; ^% ^( K" {. V1 s4 w
7-4 为什么要使用Hive' y# J% p* I/ F( F* R1 }( b% G
7-5 Hive在Hadoop生态圈中的位置( t3 x2 i1 f# \ G
7-6 Hive体系架构: {. s/ o" W( n( c0 ]
7-7 Hive部署架构
0 T( F" g% g! R 7-8 Hive与RDBMS的区别/ f! Y1 f- B6 E& U
7-9 Hive部署
3 X' r$ G. a# u: g, L9 z 7-10 Hive快速入门( k' u {, T8 K% S$ ]% e4 d8 T
7-11 Hive DDL之数据库操作
$ }6 E- M- v" G+ g: ^% W, @ 7-12 Hive DDL之表操作! v- [; `2 D" S, h! v. {
7-13 Hive DML之加载和导出数据: F* J: b6 [6 [' i3 _, ]$ T! p
7-14 Hive QL基本统计
5 B7 ~9 N. }! z 7-15 Hive QL之聚合函数
: P) ~# |8 k1 C% r+ D9 a 7-16 Hive QL之分组函数
' Z% f# W) P7 N# I 7-17 Hive QL之join的使用
8 o3 j+ c- q3 E" a% R, E 7-18 Hive QL执行计划0 V/ p! O5 M+ x
* |/ a. F! y: m# r1 |第8章 电商项目实战Hive实现
- z6 ?0 F: K0 O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。
9 l Q0 N" }# S* l( g/ {% G; r 8-1 课程目录
& F4 Z1 y- j3 z 8-2 外部表在Hive中的使用: z, o/ i0 n: _
8-3 track_info分区表的创建 a: }4 a# z; J6 k6 W, p
8-4 将ETL的数据加载到Hive表8 d& P; O' M, D* o: |2 ]) J" j
8-5 使用Hive完成统计分析功能2 ~8 J, s2 ?) F* }
8-6 Hive实现项目的方便性体现* D+ ^. E" m* E7 L& L3 ?. _
9 E- Y2 N% {$ y5 M( N7 {8 d4 M
第9章 Hadoop分布式集群搭建
5 `& {" |9 W9 J- j5 V/ r2 }: O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。
/ ~ h; v7 Z1 _ x& G- X 9-1 课程目录7 G" w) D. G% E
9-2 Hadoop集群规划) s i/ g. J! C6 W% [( |+ r& r
9-3 前置条件安装
) x! S2 b. o$ g4 t) f" p { 9-4 JDK安装4 G$ }7 v0 n% K+ l4 j2 s* F( ~
9-5 Hadoop集群部署
0 h, |2 W0 Y0 F1 W 9-6 提交作业到Hadoop集群上运行
% r* O! K3 p' i( M 9-7 课程总结& H$ i9 I3 E/ K6 L
! @/ T/ C9 P U |
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发表于 2019-6-25 12:40:28
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