10小时入门大数据

10小时入门大数据课程介绍(A000059)：

时下引领着技术变革的非“大数据”莫属，本课程带你从0基础开始上手，让你全面掌握Hadoop开发的核心技能：HDFS 、YARN 、MapReM ^ |duce8 H 7 . (的搭建及框架的应用，了解最火爆最前沿的大数据技术发展趋势，快速入门大数据！

课程目录：

• 第1章 大数据概述9 节 |Y 9 3 o # ^ / ] 39分钟
• 本章将从几则故事说起，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w P W G w及大数据对我们带来的技术变革，大数据L w ~ k Y d B 8 ;处理过程中涉及到的技术
  • 视频：1-1 导学 (10:37)
  • 视频：1-2 章节安排_ (00:43)
  • 视频：1-3 OOTB镜像文件和虚拟机的使用 (04:33)
  • 视频：1-4 说两则故事说起 (03:58)
  • 视频：1-5 大数据与生活息息相关 (01:25)
  • 视频：1-6 大数据基本概念 (05:52)
  • 视频：1-7 大数据带来的挑战 (05:25)
  • 视频：1-8 如何应对大数据带来的挑战 (03:05)
  • 视c | I % n – C :频：1-9 -如何学好) F y _ [ Y大数据 (02:55)
• 第2章 初识Hadoop10 节 | 60分钟
• 本章节将带领大家认识Hadoop以及Hadoop生态系统、Hadoop的发展史、Ha2 f E ] Y n P g ,doop的优缺点、Hadoopj W s { S 5 6 r s的三个核心组件、Hadoop发行9 = \ q 6版的选择以及Hadoop在企业中的案例分享，为后续深入讲解Hadoop打下坚实的基础
  • 视频：2-1 章节安排 (01:46)
  • 视频：2-2 Hadoop概述 (07:26)
  • 视频：2-3 2.03-Hadoop核h h * S 6 K 4 # 4心组件之HDFS (07:27)
  • 视频：2-4 2.04-Hadoop核心组件之YARN (04:05)
  • 视频：2-5 2.% C o t * | c ! A05-Hadooph 1 ! Y Y L S g d核心组– 8 L j (件之MapReduce (06:23)
  • 视频：2-6 2.06-Hadoop优势 (02:03)
  • 视频：2-7 2.07-Hadoop发展史 (07:28)
  • 视频：2-8 2.08-Hadoop生态系统 (13:25)
  • 视频：2-9 2.09-Hadoop常用发行版及选型 (06:06)
  • 视频：2-10 2.10-Hadoop应用案例 (03:45)
• 第3章 分布式文件系统HDFS14 节 | 134分钟
• 本章将从Hadoop的设计目标、架构及副本, b A O m的脚本带大家详细剖析，快速搭建单节点伪分布式HDB O % 3FS的实验环境，并讲解使用hdfs shell以及Java API的方式0 ! 6 f X z 1 J操作HDFS文件系统，并详细分析HDFS文件的读写流程，使得大家对Hadoop分布式文件系统HDF 3 +FS有深刻的认识以及使用n d R Y * y…
  • 视J ? j 2 m频：3-N J 4 [ b 91 -课程目录- (01:24)
  • 视频：3-2 -普通分布式文件系统的设计思路 (07:56)
  • 视频：3-3 HDFS概述及设计目标 (08V | @ ! 4 *:00)
  • 视频：3-4 HDFS架构 (09:53)
  • 视频：3-5 HDFS副本机制 (06:27)
  • 视频：3-6 HDFS副本存放策略 (02:15)
  • 视频：3-7 JDK安装&ssh安n l \装&ssh免密码登陆配置 (09:42)
  • 视频：3-8 HDFS伪分布式环境搭建 (17:16)
  • 视频：3-9 HDFS shell操作 (14:20)
  • 视频：3-( $ x A10 Java操作HDFr L $ | }S开发环境搭建 (07:39)
  • 视频：3-11 Java API操作HDFS文件系统 (31:58)
  • 视频：3-12 HDFS写数据流程 (11:19)
  • 视频：3-13 HDFS读数据流程 (03:34)
  • 视频：3-14 HDFS文件系统的优缺点 (01:58)
• 第4章 分布式资源调度YARN6 节 | 47分钟
• 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O ! \ J t P !布式YARN的实验环境并掌握如何提交一个官方自带的MapReduce作业提交到YARN上运行
  • 视频：4-1 -课程目录 (01:23)
  • 视频：4-2 -YARN产生背景 (12:37)
  • 视频：4-3 -Ym j [ :ARN架构 (13:18)
  • 视频：4-4 -Yk I @ 4 FARN执行流程 (04:20)
  • 视频：4-5 -YARN环境搭建 (08:22)
  • 视频：4-6 -初识提交PI的MapReduce作4 Q C J [ + Q R业到YARN上执行 (06:08)
• 第5章 分布式计算框架MapReduce12 节 | 107分钟
• 本章将从架构、优缺点、编程模型等角度带大家认识Hadoop的^ U X $ Z T分布式计算框架MapReduce，掌握MapReduce应用程序的开发，学会配置JobHistory Server
  • 视频：5-1 -课程目录 (00:50)
  • 视频：5-2 -MapRf s = s beduce概述 (07:34)
  • 视频：5-3 -从WordCount案例说起MapReduce编程模型 (11:5} 0 r2)
  • 视; K / o p 4 :频：5-4 -MapReduce执行流程 (16:39)
  • 视频：5-i ; : L5 -MapReduce核心概念 (05:09)
  • 视频：5-6 -MapReduce1.x架构 (07:12)
  • 视频：5-7 -MapReduce2.x架构 (02:31)
  • 视频：5-8 -Java版本wordcount功能实现 (23:38)
  • 视频H B L n 8 v：5-9 -Java版0 Q + B g本wordcount功能重构 (07:28)
  • 视频：5-10 -Combiner应用程序开发 (06:02)
  • 视频：5-11 -Partitioner应用程序开发 (p n x u W08:31)
  • 视频：5-12 JobHistory使用 (08:38)
• 第6章 Hadoop项目v b \ e = \实战8 节 | 68分钟
• 本章将通过对慕课网主站的访问日志进行分析的D 5 g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Hadooq C ! $ up的技术进行离线统计分析} ` @ W p 6 # J
  • 视频：6-1 -课程目录– (01:05)) ( | Y X U , –
  • 视频：6-2 用户行0 f a = G为日志概述 (13:19)
  • 视频：6-3 离线数据处理架构 (10:54)
  • 视频：6-4 项目需求 (02:40)
  • 视频：6-R 0 * b l5 功能实现之UserAgent解析类测试 (08:32)
  • 视频：6-6 功能实现之单机本地完成需求统计 (16:06)
  • 视频：6-7 使用MapReduce完成需求统计 (13:09)
  • 视频：6-8 功能扩展思路 (01:14)
• 第7章 Hadoop分布式集群搭建8 节 | 40分钟
• 本章将带领大家搭| 5 _ 4 m建一个三个节点的分布式Hadoo, d } n a k } 6 ?p集群环境，让大家对于Hadoop集群的& N 4 Q } d安装有更深入p L r 9 } O c l =的认识，并将项目实战案例运行在分布式集群环境中
  • 视频：7-1 -课程目录 (01:[ * K _03)
  • 视频：7-2 -分布式环境搭建之环境介绍 (04:40)I c v R { J i
  • 视频：7-3 -分布式环境搭建前置配置之ssh免密码登陆 (05:06)
  • 视频：7-4 -分布Z * )式环境搭建前置配置之JDK安装 (02:10)
  • 视频：7-5 -分布式环境搭建集群搭建之Had. 6 ( toop配置及分发 (12:20)
  • 视频：7-6 -分布式环境搭建HadN j x – h ` Ioop格式化及启停 (06:25)
  • 视频：7-7 -分布式环境HDFS及YARN的使用 (02S p o / 8:21)
  • 视频：7-8 -将Hadoop项目运行在Hadoop集群之上 (05:22)
• 第8章 Hadoop集成Spring的使用6 节 | 33分钟
• 本章将带领大家使用Java社区中最流行的Spr? H M y Ning框架来整合Hadoop的使用
  • 视频：8-1 -课程目录 (01:13)
  • 视频：8-2 -Spring Hadoop概述 (04:12)
  • 视频：8-3 -Spring Hadoop开发环境搭建及访问HDFS文件R A r n 3 } 5 }系统 (15:10)
  • 视频：8-4 -Spring Had0 X 9 _ – 1 0oop配置文件详解 (03:52)
  • 视频：8-5 -Spring Boot访问HDF3 e \ 6 | .S文件系统 (06:10)
  • 视频：8-6 -Spring Hadoop其他 (02:09)
• 第9章 前沿技U a F ` t G }术拓展: Spark/Flink/Beam12 节 | 78分钟
• 本章将带领大家认识J X !当前大数据领域中非常火爆的三个框架：Spar# / { n m Mk# 9 5 #、Flink以及Bee u / = P ^ ` B Fam，并使用这三个框架完成词频统计分析操作，为大家以后更加深入的学习这几个框架打下坚实的基础
  • 视频：9-1 -课程目录 (01a 3 3 ~ { S 8 1 R:57)
  • 视频：9-2 -吐槽MapReduce (054 v J _:03)
  • 视频：9-3 -Spark特点 (10:49)
  • 视频：c D O I m9-4 -Spark与Hadoop深入对比 (09:02)
  • 视频：9-5 -Spark开发语言及运行模式介绍 (03:15)
  • 视频：9-6 -Scala&Maven安装 (02:29)
  • 视频：9-7 -Spark环境搭建7 \ @ Q f及wordcount案例实现 (12:11)
  • 视频：9-8 -Flink概述 (08:31)
  • 视频：9-9 -使用Flink完成wordcount统计 (07:40)
  • 视频：9-10 -Beam概述 (03:29)
  • 视频：9-11 -将WordCount的Beam程序以多种不同Runner运行 (10:59)
  • 视频：9-12 -课程目录 (01| 9 1 j g G:57)
• 第10章 Hadoop3.x新特性7 节 | 31分钟z y – q T U v F $
• 本章将带来大家学习Hadoop3.c o R N sx版本的一1 ? J 0 n些新特性，实时跟上Hadoop社c q : C – [ Y % @区的发展
  • 视频：10-1 -课程目录% h P i (01:11)
  • 视频：10-2 -Hadoop3.x概述 (03:22)
  • 视频：10-3 -Hadoop3.x新特性之Common改进 (06:19)
  • 视频：10-4 -Hadoop3.x新特性之HDFS改进 (10:06)
  • 视频：10-5 -Hadoop3.x新特性之YARN改进 (04:42)
  • 视频：10-6 -H& a $ F & n R /adoop3.x新特性之MapReduce改进 (02:12)
  • 视频：10-7 -Hadoop3.x新特性之其他 (02:59)

文件目录：