| 大数据全栈与Hadoop2.8生态圈全新实战 大数据入门到实战篇 全栈工程师的必修课程 |
===============课程介绍===============
全面涵盖Hadoop 2.8生态圈： 本课程将全面涵盖Hadoop 2.8及其相关生态圈技术，包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等，帮助学员深入理解大数据核心技术。
实战为主： 课程以实际项目案例为主线，通过项目实战让学员深度理解理论知识，并将其应用于实际工程中。
全栈工程师必修课程： 作为全栈工程师的必修课程，本课程将涵盖从前端到后端，从数据库到分布式计算等全方位技能，打造全栈工程师的综合素养。
项目导向学习： 学员将参与实际大数据项目的设计、开发与部署，通过实际经验积累，深化对大数据全栈的理解。
===============课程大纲===============
大数据概览与Hadoop生态圈介绍： 理解大数据概念，深入了解Hadoop生态圈的核心组件及其作用。
Hadoop 2.8核心组件详解： 深度解析Hadoop 2.8核心组件，包括HDFS、YARN、MapReduce等。
数据存储与处理： 学习大数据存储技术，如HBase、Hive，以及数据处理技术，如Spark。
实战项目： 参与实际大数据项目的设计、开发与部署，将理论知识应用到实际中。
全栈工程师技能培养： 学习从前端到后端，从数据库到分布式计算等全方位技能，培养全栈工程师的技能。
===============课程章节目录===============
Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)
Hadoop-2.8.0-Day01-集群安装部署
Hadoop-2.8.0-Day02-HDFS工作机制
Hadoop-2.8.0-Day03-MapReduce与Yarn详解
Hadoop-2.8.0-Day04-MapReduce编程案例1
Hadoop-2.8.0-Day05-MapReduce编程案例2
Hadoop-2.8.0-Day06-Zookeeper详解
Hadoop-2.8.0-Day07-HA-Hive安装部署与HQL
Hadoop-2.8.0-Day08-Hive函数与HQL详解
Hadoop-2.8.0-Day09-Hbase安装部署与详解
Hadoop-2.8.0-Day10-Flume安装部署与Hbase结合使用案例
Hadoop-2.8.0-Day11-App数据分析与日活跃用户统计
Hadoop-2.8.0-Day12-app-sqoop
===============课程详细目录===============
(1)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)
(2)\Hadoop-2.8.0-Day01-集群安装部署；目录中文件数:14个
├─01.大数据基本概念–课程内容介绍.mp4
├─02.大数据应用场景介绍.mp4
├─03.HDFS的整体工作机制介绍.mp4
├─04.HDFS集群搭建–服务器-网络配置准备.mp4
├─05.JDK安装和基础环境配置–环境变量–域名映射.mp4
├─06.HDFS集群部署启动.mp4
├─07.HDFS的命令行客户端基本操作–DATANODE存储文件块的观察.mp4
├─08.HDFS的命令行客户端常用命令演示.mp4
├─09.业务系统中日志生成机制和代码展示.mp4
├─10.HDFS的java客户端api基本使用–客户端参数加载机制深入理解.mp4
├─11.HDFS的不同进程使用不同参数–但写在一个文件中.mp4
├─12.在windows环境中开发hadoop程序需要配置的本地环境.mp4
├─13.HDFS的java客户端API常用操作方法的使用演示.mp4
├─资料.zip
(3)\Hadoop-2.8.0-Day02-HDFS工作机制；目录中文件数:10个
├─01.自开发分布式数据采集系统–系统流程设计–采集任务逻辑实现.mp4
├─02.自开发分布式数据采集系统–备份数据清理任务实现.mp4
├─03.自开发分布式数据采集系统–可配置化改造–单例设计模式的运用.mp4
├─04.HDFS的读文件内容的输入流使用示例–顺序读取–随机读取.mp4
├─05.HDFS的写数据到文件的输出流使用示例.mp4
├─06.HDFS版wordcount程序的开发实现–框架式开发.mp4
├─07.HDFS工作机制–namenode元数据管理–checkpoint.mp4
├─08.HDFS工作机制–客户端写数据到HDFS的流程.mp4
├─09.HDFS工作机制–客户端从HDFS读数据的流程.mp4
├─课件与资料.zip
(4)\Hadoop-2.8.0-Day03-MapReduce与Yarn详解；目录中文件数:6个
├─01.mapreduce分布式计算框架的整体工作机制.mp4
├─02.用mapreduce来实现wordcount的思路设计.mp4
├─03.mapreduce实现wordcount的逻辑代码.mp4
├─04.yarn集群的功能和大体机制介绍.mp4
├─05.yarn集群安装启动.mp4
├─06.在windows系统中运行job客户端来提交mapreduce程序到yarn上去执行.mp4
(5)\Hadoop-2.8.0-Day04-MapReduce编程案例1；目录中文件数:14个
├─01.nodemanager资源总量配置问题–maven工程插件缺失问题.mp4
├─02.mapreduce数据输入输出类型的序列化问题–明确jobsubmitter只是一个用于提交mr-job的客户端工具程序.mp4
├─03.mapreduce编程模型和具体实现框架之间的概念关系.mp4
├─04.mapreduce程序提交的方式2——在集群上的机器上启动提交客户端.mp4
├─05.mapreduce程序提交方式3–直接在windows平台上以本地模式运行mapreduce程序.mp4
├─06.mapreduce本地运行debug调试观察.mp4
├─07.mapreduce编程中自定义类型的序列化接口实现方式.mp4
├─08.mapreduce编程案例–流量统计求和–自定义数据类型.mp4
├─09.mapreduce编程案例–页面访问次数topn的编程模型设计–treemap的使用.mp4
├─10.mapreduce编程案例–页面访问次数topn的实现–如何向map和reduce方法中传递外部参数.mp4
├─11.mapreduce编程案例–页面访问总次数的全局倒序排序.mp4
├─12.mapreduce编程案例–流量统计按归属地输出–设计思想–控制数据分发规则–partition.mp4
├─13.mapreduce编程案例–流量统计安归属地输出–代码实现–自定义Partitioner的实现.mp4
├─课件与资料.zip
(6)\Hadoop-2.8.0-Day05-MapReduce编程案例2；目录中文件数:8个
├─01.mr编程案例–文档索引创建–输入切片–文件切片.mp4
├─02.mr编程案例–求分组topn的简单实现.mp4
├─03.mr编程案例–高效求分组topn的原理机制解析.mp4
├─04.mr编程案例–高效求分组topn的代码实现.mp4
├─05.mr编程案例–共同好友统计案例实现.mp4
├─06.mapreduce框架内部核心工作机制详解.mp4
├─07.mr编程案例–替换默认的文本输入输出组件为sequence文件输入输出组件.mp4
├─课件与资料.zip
(7)\Hadoop-2.8.0-Day06-Zookeeper详解；目录中文件数:17个
├─01.mapreduce编程模型–及hadoop中的具体实现框架–复习.mp4
├─02.mapreduce编程案例–join算法的代码实现.mp4
├─03.mapreduce数据倾斜–利用Combiner组件 maptask端局部聚合数据来减轻倾斜影响.mp4
├─04.mapreduce编程案例–数据倾斜的通用解决方案–打散倾斜的key.mp4
├─05.mapreduce程序在yarn上的运行过程实验观察.mp4
├─06.hadoop-HA机制整体解析–引入zookeeper.mp4
├─07.zookeeper快速上手–功能总结.mp4
├─08.zookeeper应用场景举例–服务器上下线动态感知–配置文件同步管理.mp4
├─09.zookeeper集群安装部署–自动批量启动脚本编写.mp4
├─10.zookeeper命令行客户端的功能测试.mp4
├─11.zookeeper的数据节点类别–短暂–持久–带序号.mp4
├─12.zookeeper的java客户端api基本功能操作示范.mp4
├─13.zookeeper的java客户端api的监听功能代码示范.mp4
├─14.zookeeper的客户端工作线程–sendThread–eventThread-守护线程.mp4
├─15.利用zookeeper开发分布式应用系统案例–服务端实现.mp4
├─16.利用zookeeper开发分布式应用系统案例–客户端实现–运行测试.mp4
├─课件与资料.zip
(8)\Hadoop-2.8.0-Day07-HA-Hive安装部署与HQL；目录中文件数:13个
├─01.hadoop的HA机制原理解析.mp4
├─02.hadoop的HA集群搭建示范.mp4
├─03.hadoop的HA集群的客户端编程注意点.mp4
├─04.hive的基本功能机制和概念.mp4
├─05.mysql的安装详细步骤.mp4
├─06.hive的安装和基本使用.mp4
├─07.hive.mp4
├─08.hive的脚本化运行使用方式.mp4
├─09.hive的基本语法–建表语法.mp4
├─10.hive的基本语法–内部表和外部表.mp4
├─11.hive的基本语法–CTAS建表.mp4
├─12.hive的基本语法–数据导入–从本地–从hdfs.mp4
├─课件与资料.zip
(9)\Hadoop-2.8.0-Day08-Hive函数与HQL详解；目录中文件数:11个
├─01.hive查询语法–基本查询–条件查询–关联查询.mp4
├─02.hive查询语法–分组聚合–groupby查询–where过滤和having过滤的区别.mp4
├─03.hive查询语法–子查询.mp4
├─04.hive数据类型–复合类型–array数组类型的使用.mp4
├─05.hive数据类型–复合类型–map类型的使用.mp4
├─06.hive数据类型–复合类型–struct结构类型的使用.mp4
├─07.hive内置函数–类型转换cast–数学运算函数.mp4
├─08.hive内置函数–时间-日期-字符串–函数.mp4
├─09.hive内置函数–表生成函数–行转列explode–lateral-view.mp4
├─10.hive-day01-作业题.mp4
├─课件与资料.zip
(10)\Hadoop-2.8.0-Day09-Hbase安装部署与详解；目录中文件数:16个
├─01.hive内置函数–集合函数–条件控制函数.mp4
├─02.hive内置函数–窗口分析函数–row_number_over.mp4
├─03.hive窗口分析函数–应用场景–累积报表–用传统方法实现.mp4
├─04.hive窗口分析函数–累积报表–用sum-over函数实现.mp4
├─05.hive中如何自定义函数–json解析函数示例.mp4
├─06.hive中的json解析函数–json-tuple.mp4
├─07.日新-日活用户统计sql开发–shell脚本.mp4
├─08.hbase基本概念介绍–数据库–nosql数据库.mp4
├─09.hbase的核心特性–基于hdfs-分布式数据管理–表结构.mp4
├─10.hbase的整体工作机制–集群角色功能介绍–存储机制.mp4
├─11.hbase集群搭建–及其各种机制的观察–hdfs中的目录–zookeeper中的状态数据.mp4
├─12.hbase客户端读写数据时的路由流程.mp4
├─13.hbase的工作机制补充–regionserver数据管理–内存缓存热数据–持久化到hdfs的观察.mp4
├─14.hbase中判断数据是否在一个持久化文件中的机制–布隆过滤器.mp4
├─15.hbase的java客户端操作–表定义管理.mp4
├─课件与资料.zip
(11)\Hadoop-2.8.0-Day10-Flume安装部署与Hbase结合使用案例；目录中文件数:12个
├─01.hbase客户端编程DML-数据插入.mp4
├─02.hbase客户端编程DML–get查询数据.mp4
├─03.hbase客户端编程DML–范围查询–scan.mp4
├─04.hbase应用综合练习题.mp4
├─05.flume概念介绍及工作机制解释.mp4
├─06.flume的安装–解压即可.mp4
├─07.flume采集配置案例–采集目录中的新文件到HDFS中–配置详解.mp4
├─08.flume采集配置案例–采集文件新增内容到HDFS.mp4
├─09.flume采集配置案例–多级agent串联.mp4
├─10.hadoop离线分析项目案例–app后台数据分析整体架构-流程-说明.mp4
├─11.hadoop离线分析项目案例–数据预处理需求说明.mp4
├─课件与资料.zip
(12)\Hadoop-2.8.0-Day11-App数据分析与日活跃用户统计；目录中文件数:7个
├─01.app数据分析–预处理程序开发.mp4
├─02.app数据分析–预处理程序继续改造.mp4
├─03.app数据分析–预处理程序的脚本开发和启动测试.mp4
├─04.app数据分析–日活用户统计开发.mp4
├─05.app数据分析–日新用户统计开发.mp4
├─06.app数据分析–日新用户维度报表统计.mp4
├─课件与资料.zip
(13)\Hadoop-2.8.0-Day12-app-sqoop；目录中文件数:13个
├─01.flume中的sink-batchsize和channel的transactionCapacity大小之间的注意点.mp4
├─02.app数据统计分析案例–次日留存用户统计分析.mp4
├─03.app数据统计分析案例–版本升级轨迹信息抽取.mp4
├─04.sqoop的基本概念–安装-测试.mp4
├─05.利用sqoop将mysql中的数据导入hdfs和hive.mp4
├─06.利用sqoop将hdfs和hive中的数据导出到mysql.mp4
├─07.app数据统计–hive报表迁移到mysql–充分注意编码统一(1).mp4
├─07.app数据统计–hive报表迁移到mysql–充分注意编码统一.mp4
├─08.hadoop-mapreduce编程考试题需求说明.mp4
├─09.java基础拾遗–类的加载和对象的构造过程.mp4
├─10.java基础拾遗–匿名内部类的应用–实现scala中的集合map方法.mp4
├─11.java基础拾遗–匿名内部类语法详解.mp4
├─课件与资料.zip
(14)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)\linux-Day01-简介、VM安装系统、常用命令
├─课件与资料.zip.bAIduyun.downloading
(15)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)\linux-Day02-权限、磁盘、用户、免密登录等命令
├─课件与资料.zip
├─课件与资料.zip.bAIduyun.downloading
(16)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)\linux-Day03-JDK安装与Shell详解
├─课件与资料.zip
(17)\Hadoop-2.8.0-Day03-MapReduce与Yarn详解\课件与资料；目录中文件数:6个
├─hadoop-day01-day03笔记.docx
├─hadoop-day01-day03笔记.docx.bAIduyun.downloading
├─hdp-day03-05笔记.docx
├─hdp-day03-05笔记.docx.bAIduyun.downloading
├─m2repo.zip
├─mapreduce24.zip
(18)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)\linux-Day01-简介、VM安装系统、常用命令\视频
├─01.为什么要学习linux.mp4
├─01.为什么要学习linux.mp4.bAIduyun.downloading
├─02.linux简介.mp4
├─02.linux简介.mp4.bAIduyun.downloading
├─03.vmware简介&软件安装.mp4
├─04.linux学习方法.mp4
├─05.linux目录结构.mp4
├─06.linux常用命令-文件处理命令1.mp4
├─07.linux常用命令-文件处理命令2.mp4
├─08.文件处理命令.mp4
├─09.linux帮助命令.mp4
├─10.常用命令总结.mp4
├─11.复习.mp4
├─12.linux查找命令.mp4
├─13.压缩解压缩命令.mp4
├─14.系统关机命令&学习技巧.mp4
├─15.vim工作模式&插入命令&定位命令.mp4
├─16.VIM复制剪切删除命令.mp4
├─17.vim替换取消&搜索替换&可视化模式.mp4
├─18.linux网络NAT配置&远程连接.mp4
(19)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)\linux-Day02-权限、磁盘、用户、免密登录等命令\视频；目录中文件数:17个
├─01.复习.mp4
├─01.复习.mp4.bAIduyun.downloading
├─02.常用命令作业解答.mp4
├─03.linux环境配置&&磁盘管理命令&&用户管理命令.mp4
├─03.linux环境配置&&磁盘管理命令&&用户管理命令.mp4.bAIduyun.downloading
├─04.linux进程管理命令.mp4
├─05.权限理解.mp4
├─06.权限修改.mp4
├─07.复习.mp4
├─08.软件包管理rpm&&yum.mp4
├─09.本地yum源配置.mp4
├─10.使用minimal安装linux.mp4
├─11.制作模板机&拍摄快照&克隆虚拟机.mp4
├─12.克隆后虚拟机配置.mp4
├─13.scp&&ssh&&配置免密登录.mp4
├─14.安装jdk.mp4
├─15.secure常用配置&配置yum源说明.mp4
(20)\Hadoop-2.8.0-Day00-linux光速入门(3天)\linux-Day03-JDK安装与Shell详解\视频；目录中文件数:18个
├─01.复习&&免密登录原理.mp4
├─02.三种网络配置.mp4
├─03.jdk安装复习.mp4
├─04.shell基础知识.mp4
├─05.shell脚本的创建&&shell脚本执行.mp4
├─06.shell变量的定义&分类.mp4
├─07.用户自定义变量&&环境变量.mp4
├─08.位置参数变量&&预定义变量.mp4
├─09.上午复习.mp4
├─10.read命令.mp4
├─11.shell中的运算符.mp4
├─12.条件测试.mp4
├─13.shell流程控制语句if&case&for&while.mp4
├─14.shell自定义函数&&shell脚本调试.mp4
├─15.awk命令.mp4
├─16.sed命令.mp4
├─17.定时器.mp4
├─18.bash常用命令.mp4
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：本文深入探讨了“大数据全栈与Hadoop2.8生态圈全新实战 大数据入门到实战篇 全栈工程师的必修课程”这一课程，全面解析了大数据全栈工程师所需掌握的核心技能，从入门到实战，为读者提供了一套完整的学习路径。文章从课程内容、实战案例、学习方法和职业发展四个方面进行了详细阐述，旨在帮助读者全面了解大数据全栈工程师的职业前景和技能要求。
1、课程内容
“大数据全栈与Hadoop2.8生态圈全新实战 大数据入门到实战篇 全栈工程师的必修课程”涵盖了大数据全栈工程师所需掌握的核心技能，包括Hadoop、Spark、Hive、HBase、Flink等主流大数据技术。课程内容分为入门篇、进阶篇和实战篇三个阶段，循序渐进地帮助学员掌握大数据全栈技术。
入门篇主要介绍大数据的基本概念、Hadoop生态系统以及Hadoop的安装与配置。进阶篇深入讲解Hadoop生态圈中的各项技术，如Spark、Hive、HBase等，并介绍大数据处理流程和优化技巧。实战篇则通过实际项目案例，让学员将所学知识应用于实际工作中。
课程内容丰富，理论与实践相结合，旨在培养学员具备独立解决大数据问题的能力。
2、实战案例
课程中的实战案例涵盖了金融、电商、医疗、教育等多个行业，真实反映了大数据在实际应用中的场景。通过分析这些案例，学员可以了解大数据技术在各个领域的应用，并学会如何将所学知识应用于实际项目中。
例如，在金融行业，大数据技术可以用于风险控制、欺诈检测等；在电商行业，大数据技术可以用于用户画像、精准营销等；在医疗行业，大数据技术可以用于疾病预测、医疗资源优化等。通过学习这些实战案例，学员可以更好地理解大数据技术的应用价值。
实战案例的引入，使学员在学习过程中能够更加直观地感受到大数据技术的魅力，激发学习兴趣。
3、学习方法
课程采用理论与实践相结合的教学方法，注重学员的动手能力培养。在学习过程中，学员可以通过以下方法提高学习效果：
1）积极参与课堂讨论，与讲师和同学交流学习心得；
2）课后及时复习，巩固所学知识；
3）动手实践，通过实际操作加深对知识的理解；
4）参加线上线下的技术交流活动，拓展人脉，提升技术水平。
通过这些学习方法，学员可以更好地掌握大数据全栈技术，为未来的职业发展打下坚实基础。
4、职业发展
随着大数据技术的快速发展，大数据全栈工程师在各个行业的需求日益增长。掌握大数据全栈技术的学员，具备在金融、电商、医疗、教育等多个领域就业的能力。
大数据全栈工程师的职业发展路径包括：数据分析师、数据工程师、大数据架构师等。通过不断学习和实践，学员可以逐步提升自己的技术水平，实现职业晋升。
此外，大数据全栈工程师还可以通过考取相关证书，如Hadoop认证、Spark认证等，提升自己的竞争力。
总结：
“大数据全栈与Hadoop2.8生态圈全新实战 大数据入门到实战篇 全栈工程师的必修课程”为学员提供了一套完整的学习路径，从入门到实战，帮助学员掌握大数据全栈技术。通过学习这门课程，学员可以提升自己的职业竞争力，为未来的职业发展奠定坚实基础。
本文由nayona.cn整理
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