Hadoop大數據開發實戰（慕課版）

千锋教育 1.千锋教育采用全程面授高品质、高成本培养模式，教学大纲紧跟企业需求，拥有全国一体化就业保障服务，成为学员信赖的IT职业教育品牌。 2.获得荣誉包括：中关村移动互联网产业联盟副理事长单位、中国软件协会教育培训委员会认证一级培训机构、中关村国际孵化软件协会授权中关村移动互联网学院、教育部教育管理信息中心指定移动互联网实训基地等。

第1章　初識Hadoop　1

1.1　大數據簡介　1

1.1.1　大數據的五大特徵　1

1.1.2　大數據的六大發展趨勢　3

1.1.3　大數據在電商行業的應用　4

1.1.4　大數據在交通行業的應用　5

1.1.5　大數據在醫療行業的應用　5

1.2　大數據技術的核心需求　5

1.3　Hadoop簡介　6

1.3.1　什麽是Hadoop　6

1.3.2　Hadoop的產生和發展　6

1.3.3　Hadoop的優缺點　7

1.3.4　Hadoop版本介紹　7

1.3.5　Hadoop生態圈的相關組件　7

1.3.6　Hadoop應用介紹　8

1.3.7　國內Hadoop的就業情況分析　9

1.3.8　分佈式系統概述　10

1.4　離線數據分析流程介紹　10

1.4.1　項目需求描述　11

1.4.2　數據來源　11

1.4.3　數據處理流程　11

1.4.4　項目最終效果　12

1.5　大數據學習流程　12

1.6　本章小結　13

1.7　習題　14

第2章　搭建Hadoop集群　15

2.1　安裝準備　15

2.1.1　虛擬機安裝　15

2.1.2　虛擬機克隆　21

2.1.3　Linux系統網絡配置　23

2.1.4　SSH服務配置　26

2.2　Linux基本命令　28

2.2.1　系統工作命令　29

2.2.2　磁盤操作命令　30

2.2.3　目錄與文件操作命令　30

2.2.4　權限操作命令　31

2.3　Hadoop集群搭建　32

2.3.1　Hadoop集群部署模式　32

2.3.2　安裝JDK　32

2.3.3　安裝Hadoop　33

2.3.4　Hadoop集群配置　34

2.4　Hadoop 集群測試　37

2.4.1　格式化文件系統　37

2.4.2　啟動和關閉Hadoop進程命令　37

2.4.3　啟動和查看Hadoop進程　38

2.4.4　查看Web界面　38

2.5　使用Hadoop集群　39

2.6　本章小結　40

2.7　習題　40

第3章　HDFS分佈式文件系統　41

3.1　HDFS簡介　41

3.1.1　HDFS的概念　41

3.1.2　HDFS數據的存儲和讀取方式　42

3.1.3　HDFS的特點　42

3.2　HDFS存儲架構和數據讀寫流程　43

3.2.1　HDFS的存儲架構　43

3.2.2　HDFS的數據讀寫流程　44

3.3　HDFS的Shell命令　46

3.4　Java程序操作HDFS　47

3.4.1　HDFS Java API概述　47

3.4.2　使用Java API操作HDFS　47

3.5　Hadoop序列化　55

3.5.1　Hadoop序列化簡介　55

3.5.2　常用實現Writable接口的類　56

3.5.3　自定義實現Writable接口的類　58

3.6　Hadoop小文件處理　59

3.6.1　壓縮小文件　59

3.6.2　創建序列文件　60

3.7　通信機制RPC　63

3.7.1　RPC簡介　63

3.7.2　Hadoop的RPC架構　63

3.8　本章小結　64

3.9　習題　64

第4章　MapReduce分佈式計算框架　65

4.1　認識MapReduce　65

4.1.1　MapReduce核心思想　65

4.1.2　MapReduce編程模型　65

4.1.3　MapReduce編程案例——WordCount　67

4.2　MapReduce編程組件　72

4.2.1　InputFormat組件　72

4.2.2　OutputFormat組件　73

4.2.3　RecordReader組件和

RecordWriter組件　76

4.2.4　Partitioner組件　76

4.2.5　Combiner組件　78

4.3　MapReduce作業解析　82

4.3.1　MapReduce作業簡介　82

4.3.2　MapReduce作業運行時的資源調度　82

4.3.3　MapReduce作業運行流程　83

4.4　MapReduce工作原理　83

4.4.1　Map任務工作原理　83

4.4.2　Reduce任務工作原理　83

4.5　Shuffle階段　83

4.5.1　Shuffle的概念　83

4.5.2　Map端的Shuffle　84

4.5.3　Reduce端的Shuffle　85

4.6　優化——數據傾斜　85

4.7　MapReduce典型案例——排序　86

4.7.1　部分排序　86

4.7.2　全排序　87

4.8　MapReduce典型案例——倒排索引　91

4.8.1　準備模擬數據　91

4.8.2　輸出數據解析　92

4.8.3　編寫MapReduce程序　92

4.9　MapReduce典型案例——連接　94

4.9.1　準備模擬數據　94

4.9.2　輸出數據解析　94

4.9.3　編寫MapReduce程序　94

4.10　MapReduce典型案例——平均分以及百分比　97

4.10.1　準備模擬數據　97

4.10.2　輸出數據解析　97

4.10.3　編寫MapReduce程序　97

4.11　MapReduce典型案例——過濾敏感詞匯　100

4.11.1　準備模擬數據　100

4.11.2　創建敏感詞庫　101

4.11.3　編寫MapReduce程序　101

4.12　本章小結　103

4.13　習題　103

第5章　ZooKeeper分佈式協調服務　105

5.1　認識ZooKeeper　105

5.1.1　ZooKeeper簡介　105

5.1.2　ZooKeeper的設計目的　105

5.1.3　ZooKeeper的系統模型　106

5.1.4　ZooKeeper中的角色　106

5.1.5　ZooKeeper的工作原理　107

5.2　ZooKeeper安裝和常用命令　108

5.2.1　ZooKeeper單機模式　108

5.2.2　ZooKeeper全分佈式　109

5.2.3　ZooKeeper服務器常用腳本　111

5.2.4　ZooKeeper客戶端節點和命令　111

5.3　ZooKeeper客戶端編程　113

5.3.1　配置開發環境　113

5.3.2　Java程序操作ZooKeeper客戶端　114

5.4　ZooKeeper典型應用場景　115

5.4.1　數據發布與訂閱　115

5.4.2　命名服務　115

5.4.3　分佈式鎖　116

5.5　本章小結　116

5.6　習題　116

第6章　Hadoop 2.0新特性　118

6.1　Hadoop 2.0的改進　118

6.1.1　HDFS存在的問題　118

6.1.2　MapReduce存在的問題　118

6.1.3　HDFS 2.0解決HDFS 1.0中的問題　119

6.2　YARN資源管理框架　119

6.2.1　YARN簡介　119

6.2.2　YARN架構　119

6.2.3　YARN的優勢　120

6.3　Hadoop的HA模式　120

6.3.1　HA模式簡介　120

6.3.2　HDFS的HA模式　121

6.3.3　YARN的HA模式　127

6.3.4　啟動和關閉Hadoop的HA模式　131

6.4　本章小結　132

6.5　習題　132

第7章　Hive　133

7.1　數據倉庫簡介　133

7.1.1　數據倉庫概述　133

7.1.2　數據倉庫的使用　133

7.1.3　數據倉庫的特點　134

7.1.4　主流的數據倉庫　134

7.2　認識Hive　134

7.2.1　Hive簡介　134

7.2.2　Hive架構　135

7.2.3　Hive和關系型數據庫比較　136

7.3　Hive安裝　136

7.4　Hive數據類型　140

7.4.1　Hive基本數據類型　140

7.4.2　Hive復雜數據類型　141

7.5　Hive數據庫操作　142

7.6　Hive表　143

7.6.1　內部表和外部表　143

7.6.2　對表進行分區　149

7.6.3　對表或分區進行桶操作　153

7.7　Hive表的查詢　156

7.7.1　select查詢語句　156

7.7.2　視圖　161

7.7.3　Join　162

7.8　Hive函數　165

7.8.1　Hive內置函數　165

7.8.2　通過JDBC驅動程序使用Hiveserver2服務　167

7.8.3　Hive用戶自定義函數　169

7.9　Hive性能優化　171

7.10　Hive案例分析　173

7.11　本章小結　174

7.12　習題　174

第8章　HBase分佈式存儲系統　175

8.1　認識HBase　175

8.1.1　HBase簡介　175

8.1.2　HBase的數據模型　176

8.1.3　HBase架構　176

8.1.4　HBase文件存儲格式　178

8.1.5　HBase存儲流程　179

8.1.6　HBase和HDFS　179

8.2　HBase表設計　179

8.2.1　列簇設計　179

8.2.2　行鍵設計　180

8.3　HBase安裝　180

8.3.1　HBase的單機模式　180

8.3.2　HBase的HA模式　182

8.4　HBase Shell常用操作　184

8.5　HBase編程　190

8.5.1　配置開發環境　190

8.5.2　使用Java API操作HBase　191

8.5.3　使用HBase實現WordCount　193

8.6　HBase過濾器和比較器　195

8.6.1　過濾器　195

8.6.2　比較器　196

8.6.3　編程實例　196

8.7　HBase與Hive結合　201

8.7.1　HBase與Hive結合的原因　201

8.7.2　Hive關聯HBase　201

8.8　HBase性能優化　202

8.9　本章小結　204

8.10　習題　204

第9章　Flume　205

9.1　認識Flume　205

9.1.1　Flume簡介　205

9.1.2　Flume的特點　205

9.2　Flume基本組件　206

9.2.1　Event　206

9.2.2　Agent　206

9.3　Flume安裝　207

9.4　Flume數據流模型　208

9.5　Flume的可靠性保證　210

9.5.1　負載均衡　210

9.5.2　故障轉移　211

9.6　Flume攔截器　212

9.7　採集案例　214

9.7.1　採集目錄到HDFS　214

9.7.2　採集文件到HDFS　215

9.8　本章小結　216

9.9　習題　216

第10章　Sqoop　217

10.1　認識Sqoop　217

10.1.1　Sqoop簡介　217

10.1.2　Sqoop原理　218

10.1.3　Sqoop架構　218

10.2　Sqoop安裝　218

10.3　Sqoop命令　220

10.3.1　Sqoop數據庫連接參數　221

10.3.2　Sqoop export參數　221

10.3.3　Sqoop import參數　221

10.3.4　Sqoop import命令的基本操作　221

10.4　Sqoop數據導入　222

10.4.1　將MySQL的數據導入HDFS　222

10.4.2　將MySQL的數據導入Hive　223

10.4.3　將MySQL的數據導入HBase　226

10.4.4　增量導入　227

10.4.5　按需導入　229

10.5　Sqoop數據導出　230

10.5.1　將HDFS的數據導出到MySQL　230

10.5.2　將Hive的數據導出到MySQL　231

10.5.3　將HBase的數據導出到MySQL　231

10.6　Sqoop job　233

10.7　本章小結　233

10.8　習題　234

第11章　綜合項目——電商精準營銷　235

11.1　項目概述　235

11.1.1　項目背景介紹　235

11.1.2　項目架構設計　235

11.2　項目詳細介紹　237

11.2.1　項目核心關註點　237

11.2.2　重要概念　237

11.2.3　維度　238

11.3　項目模塊分析　239

11.3.1　用戶基本信息分析模塊　239

11.3.2　瀏覽器分析模塊　239

11.3.3　地域分析模塊　239

11.3.4　外鏈分析模塊　239

11.4　數據採集　240

11.4.1　日誌採集系統概述　240

11.4.2　JS SDK收集數據　240

11.4.3　Java SDK收集數據　242

11.4.4　使用Flume搭建日誌採集系統　243

11.4.5　日誌信息說明　244

11.5　數據清洗　245

11.5.1　分析需要清洗的數據　245

11.5.2　解析數據格式轉換　245

11.5.3　利用MapReduce清洗數據　245

11.6　使用數據倉庫進行數據分析　253

11.6.1　事件板塊數據分析　253

11.6.2　訂單板塊數據分析　257

11.6.3　時間板塊數據分析　262

11.7　可視化　264

11.7.1　ECharts簡介　264

11.7.2　ECharts的優點　265

11.7.3　操作流程　265

11.8　本章小結　267

11.9　習題　267

附錄　268