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大數(shù)據(jù) Hadoop基礎(chǔ)與電商行為日志分析課程培訓

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
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  質(zhì)量保障

       1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 第1章 大數(shù)據(jù)概述
    本章將從故事說起,讓大家明白大數(shù)據(jù)是與我們的生活息息相關(guān)的,并不是遙不可及的,還會介紹大數(shù)據(jù)的特性,以及大數(shù)據(jù)對我們帶來的技術(shù)變革,大數(shù)據(jù)處理過程中涉及到的技術(shù)以及大數(shù)據(jù)典型應用。
  • 1-1 課程導學 試看
    1-2 學前必讀(助你平穩(wěn)踩坑,暢學無憂)
    1-3 課程目錄
    1-4 從一個案例說起
    1-5 什么是大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的4V特征 試看
    1-6 大數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)變革
    1-7 大數(shù)據(jù)現(xiàn)存的模式
    1-8 大數(shù)據(jù)的技術(shù)概念
    1-9 大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)
    1-10 如何對大數(shù)據(jù)進行存儲和分析
    1-11 大數(shù)據(jù)典型應用
    第2章 初識Hadoop
    本章節(jié)將帶領(lǐng)大家認識Hadoop以及Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、Hadoop的發(fā)展史、Hadoop的優(yōu)勢、Hadoop的三個核心組件、Hadoop發(fā)行版的選擇,為后續(xù)深入講解Hadoop打下堅實的基礎(chǔ)。
  • 2-1 課程目錄
    2-2 Hadoop概述
    2-3 Hadoop核心組件之HDFS概述
    2-4 Hadoop核心組件之MapReduce
    2-5 Hadoop核心組件之YARN
    2-6 Hadoop優(yōu)勢
    2-7 Hadoop發(fā)展史
    2-8 Hadoop生態(tài)圈
    2-9 Hadoop發(fā)行版選型
    2-10 OOTB環(huán)境的使用
    第3章 分布式文件系統(tǒng)HDFS
    本章將從Hadoop的設計目標、架構(gòu)及文件系統(tǒng)命令空間出發(fā),快速搭建單節(jié)點偽分布式HDFS的實驗環(huán)境,通過講解使用hdfs shell以及Java API的方式操作HDFS文件系統(tǒng),詳細分析HDFS文件的讀寫流程,并通過HDFS API來實現(xiàn)詞頻統(tǒng)計案例,使得大家對Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS有深刻的認識以及實戰(zhàn)。 ...
  • 3-1 HDFS概述
    3-2 HDFS設計目標
    3-3 HDFS架構(gòu)詳解
    3-4 文件系統(tǒng)NameSpace詳解
    3-5 HDFS副本機制
    3-6 本課程使用的Linux環(huán)境介紹
    3-7 Hadoop部署前置介紹
    3-8 JDK1.8部署詳解
    3-9 ssh無密碼登陸部署詳解
    3-10 Hadoop安裝目錄詳解及hadoop-env配置
    3-11 HDFS格式化以及啟動詳解
    3-12 HDFS常見文件之防火墻干擾
    3-13 Hadoop停止集群以及如何單個進程啟動
    3-14 Hadoop命令行操作詳解
    3-15 深度剖析Hadoop文件的存儲機制
    3-16 HDFS API編程之開發(fā)環(huán)境搭建
    3-17 HDFS API編程之第一個應用程序的開發(fā)
    3-18 HDFS API編程之jUnit封裝
    3-19 HDFS API編程之查看HDFS文件內(nèi)容
    3-20 HDFS API編程之創(chuàng)建文件并寫入內(nèi)容
    3-21 HDFS API編程之副本系數(shù)深度剖析
    3-22 HDFS API編程之重命名
    3-23 HDFS API編程之copyFromLocalFile
    3-24 HDFS API編程之帶進度的上傳大文件
    3-25 HDFS API編程之下載文件
    3-26 HDFS API編程之列出文件夾下的所有內(nèi)容
    3-27 HDFS API編程之遞歸列出文件夾下的所有文件
    3-28 HDFS API編程之查看文件塊信息
    3-29 HDFS API編程之刪除文件
    3-30 HDFS項目實戰(zhàn)之需求分析
    3-31 HDFS項目實戰(zhàn)之代碼框架編寫
    3-32 HDFS項目實戰(zhàn)之自定義上下文
    3-33 HDFS項目實戰(zhàn)之自定義處理類實現(xiàn)
    3-34 HDFS項目實戰(zhàn)之功能實現(xiàn)
    3-35 HDFS項目實戰(zhàn)之使用自定義配置文件重構(gòu)代碼
    3-36 HDFS項目實戰(zhàn)之使用反射創(chuàng)建自定義Mapper對象
    3-37 HDFS項目實戰(zhàn)之可插拔的業(yè)務邏輯處理
    3-38 HDFS Replica Placement Policy
    3-39 HDFS寫數(shù)據(jù)流程圖解
    3-40 HDFS讀數(shù)據(jù)流程圖解
    3-41 HDFS Checkpoint詳解
    3-42 HDFS SaveMode
    第4章 分布式計算框架MapReduce
    本章將從架構(gòu)、編程模型等角度帶大家認識Hadoop的分布式計算框架MapReduce,掌握MapReduce各個核心組件編程,并通過兩個案例讓大家深入掌握MapReduce編程的方方面面。
  • 4-1 課程目錄
    4-2 MapReduce概述
    4-3 MapReduce編程模型詳解
    4-4 MapReduce編程模型核心概念詳解
    4-5 詞頻統(tǒng)計之自定義Mapper實現(xiàn)
    4-6 詞頻統(tǒng)計之自定義Reducer實現(xiàn)
    4-7 詞頻統(tǒng)計之自定義Driver類實現(xiàn)
    4-8 詞頻統(tǒng)計之本地方式運行
    4-9 詞頻統(tǒng)計之通過Debug方式進一步了解偏移量以及重構(gòu)代碼
    4-10 詞頻統(tǒng)計升級之Combiner操作 試看
    4-11 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)之需求
    4-12 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)之自定義復雜數(shù)據(jù)類型
    4-13 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)之自定義Mapper類
    4-14 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)之自定義Reducer實現(xiàn)
    4-15 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)之Driver開發(fā)
    4-16 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)之代碼重構(gòu)及NullWritable的使用
    4-17 流量統(tǒng)計實戰(zhàn)升級之自定義Partitioner
    第5章 資源調(diào)度框架YARN
    本章將從YARN的產(chǎn)生背景、YARN的架構(gòu)及執(zhí)行流程的角度帶大家認知Hadoop的資源調(diào)度框架YARN,快速搭建單節(jié)點偽分布式Y(jié)ARN的實驗環(huán)境并掌握如何提交MapReduce作業(yè)提交到Y(jié)ARN上運行。
  • 5-1 課程目錄
    5-2 YARN產(chǎn)生背景
    5-3 YARN概述
    5-4 YARN架構(gòu)詳解
    5-5 YARN執(zhí)行流程
    5-6 YARN環(huán)境部署
    5-7 提交example案例到Y(jié)ARN上運行
    5-8 提交流量統(tǒng)計案例到Y(jié)ARN上運行
    第6章 電商項目實戰(zhàn)Hadoop實現(xiàn)
    本章將通過電商用戶行為日志分析的項目實戰(zhàn),來將前面幾個章節(jié)講解的知識點串聯(lián)起來,綜合使用Hadoop的技術(shù)進行離線統(tǒng)計分析。
  • 6-1 課程目錄
    6-2 用戶行為日志概述
    6-3 為什么要記錄用戶行為日志
    6-4 日志內(nèi)容介紹
    6-5 用戶行為日志分析的意義所在
    6-6 電商常用術(shù)語
    6-7 項目需求描述
    6-8 數(shù)據(jù)處理流程及技術(shù)架構(gòu)
    6-9 瀏覽量統(tǒng)計功能實現(xiàn)
    6-10 省份瀏覽量統(tǒng)計之IP庫解析
    6-11 省份瀏覽量統(tǒng)計之日志解析
    6-12 省份瀏覽量統(tǒng)計之功能實現(xiàn)
    6-13 頁面瀏覽量統(tǒng)計之頁面編號獲取
    6-14 頁面瀏覽量統(tǒng)計之功能實現(xiàn)
    6-15 數(shù)據(jù)處理過程中ETL的重要性
    6-16 原始日志ETL操作
    6-17 瀏覽量統(tǒng)計功能升級
    6-18 省份瀏覽量統(tǒng)計功能升級
    6-19 頁面瀏覽量統(tǒng)計功能升級思路
    6-20 打包到服務器上運行
    6-21 項目擴展
    第7章 數(shù)據(jù)倉庫Hive
    本章將從Hive的產(chǎn)生背景、體系架構(gòu)、Hive部署、DDL以及DML來掌握Hive使用的方方面面。
  • 7-1 課程目錄
    7-2 Hive產(chǎn)生背景
    7-3 Hive是什么
    7-4 為什么要使用Hive
    7-5 Hive在Hadoop生態(tài)圈中的位置
    7-6 Hive體系架構(gòu)
    7-7 Hive部署架構(gòu)
    7-8 Hive與RDBMS的區(qū)別
    7-9 Hive部署
    7-10 Hive快速入門
    7-11 Hive DDL之數(shù)據(jù)庫操作
    7-12 Hive DDL之表操作
    7-13 Hive DML之加載和導出數(shù)據(jù)
    7-14 Hive QL基本統(tǒng)計
    7-15 Hive QL之聚合函數(shù)
    7-16 Hive QL之分組函數(shù)
    7-17 Hive QL之join的使用
    7-18 Hive QL執(zhí)行計劃
    第8章 電商項目實戰(zhàn)Hive實現(xiàn)
    本章將使用Hive對電商用戶行為日志分析進行重新實現(xiàn),讓大家對MapReduce編程和Hive實現(xiàn)的方式進行對比,體會Hive在生產(chǎn)上使用的便捷性。
  • 8-1 課程目錄
    8-2 外部表在Hive中的使用
    8-3 track_info分區(qū)表的創(chuàng)建
    8-4 將ETL的數(shù)據(jù)加載到Hive表
    8-5 使用Hive完成統(tǒng)計分析功能
    8-6 Hive實現(xiàn)項目的方便性體現(xiàn)
    第9章 Hadoop分布式集群搭建
    本章將帶領(lǐng)大家搭建一個三個節(jié)點的分布式Hadoop集群環(huán)境,讓大家對于Hadoop集群的安裝有更深入的認識,并將項目實戰(zhàn)案例運行在分布式集群環(huán)境中。
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2014年7月11)..............
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