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  • 新手入门大数据Hadoop基础与电商行为日志分析视频教程

    正文概述 UU网友   2023-11-23   226
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    A0443《新手入门大数据Hadoop基础与电商行为日志分析视频教程》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!

    Java视频教程目录:

    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 试看
    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 试看
    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。 …

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    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 试看
    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。

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    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。

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    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
    第10章 (彩蛋番外篇)Join在MapReduce中的实现
    本章将从SQL中的join入手,详细剖析如何在MapReduce中实现JOIN,这是面试中经常被考察到的点,考察你的MapReduce功底以及优化策略。

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    10-1 Join概述
    10-2 ReduceJoin流程分析
    10-3 ReduceJoin功能实现
    10-4 MapJoin实现原理
    10-5 MapJoin功能实现

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