image.png 课程目录

00-Hadoop导学.mp4

01-课程内容大纲与学习目标.mp4

02-数据分析与企业数据分析方向.mp4

03-数据分析基本流程步骤.mp4

04-大数据时代.mp4

05-分布式与集群概念.mp4

06-Linux操作系统概述.mp4

07-VMware虚拟机概念与安装.mp4

08-Centos操作系统的虚拟机导入.mp4

09-VMware虚拟机常规使用、快照.mp4

10-FinalShell介绍使用.mp4

11-Linux文件系统基础知识.mp4

12-Linux常用操作命令(1)-ls、cd、mkdir、rm.mp4

13-Linux常用操作命令(2)-mv、cp、cat、tail、管道、重定向.mp4

14-Linux常用操作命令(3)-tar命令解压缩包.mp4

15-Linux常用系统命令–时间日期、内存磁盘使用率、进程查看.mp4

16-vim编辑器介绍、3种工作模式.mp4

17-vim基本操作命令.mp4

01_大数据导论与Linux基础

01-课程内容大纲-学习目标.mp4

02-Apache Hadoop介绍、发展简史、现状.mp4

03-Apache Hadoop特性优点、国内外应用.mp4

04-Apache Hadoop发行版本、架构变迁.mp4

05-Apache Hadoop安装部署–集群组成介绍.mp4

06-Apache Hadoop安装部署–服务器基础环境设置.mp4

07-Apache Hadoop安装部署–安装包结构.mp4

08-Apache Hadoop安装部署–修改配置文件、同步安装包与环境变量.mp4

09-Apache Hadoop安装部署–format初始化操作.mp4

10-Apache Hadoop安装部署–集群启停命令、Web UI页面.mp4

11-Apache Hadoop安装部署–初体验.mp4

12-传统文件系统在大数据时代面临的挑战.mp4

13-场景互动:分布式存储系统的核心属性及功能作用.mp4

14-HDFS简介、设计目标与应用场景.mp4

15-HDFS重要特性解读.mp4

16-HDFS shell命令行解释说明.mp4

17-HDFS shell命令行常用操作.mp4

18-HDFS工作流程与机制–各角色职责介绍与梳理.mp4

19-HDFS工作流程与机制–写数据流程–pipeline、ack、副本策略.mp4

20-HDFS工作流程与机制–写数据流程–梳理.mp4

02_Apache Hadoop、HDFS

01-课程内容-大纲-学习目标.mp4

02-理解先分再合、分而治之的思想.mp4

03-Hadoop团队针对MapReduce的设计构思.mp4

04-Hadoop MapReduce介绍、阶段划分与进程组成.mp4

05-Hadoop MapReduce官方示例–圆周率PI评估.mp4

06-Hadoop MapReduce官方示例–WordCount单词统计.mp4

07-Hadoop MapReduce–map阶段执行过程.mp4

08-Hadoop MapReduce–reduce阶段执行过程.mp4

09-Hadoop MapReduce–shuffle机制.mp4

10-Hadoop YARN–功能介绍–资源管理、任务调度.avi.mp4

11-Hadoop YARN–架构图、3大组件介绍.mp4

12-Hadoop YARN–程序提交YARN集群交互流程.mp4

13-Hadoop YARN–资源调度器scheduler和调度策略.mp4

03_Hadoop MapReduce与Hadoop YARN

01-课程内容大纲学习目标.mp4

02-数据仓库概念与起源发展由来.mp4

03-数据仓库主要特征–面向主题、集成、非易失、时变.mp4

04-数仓主流开发语言–SQL介绍.mp4

05-Apache hive软件介绍与Hadoop关系.mp4

06-场景设计–Hive功能模拟实现底层猜想.mp4

07-Apache hive–架构图、各组件功能.mp4

08-Apache hive安装部署–metadata与metastore、远程模式介绍.mp4

09-Apache hive安装部署–与Hadoop整合、MySQL安装.mp4

10-Apache hive安装部署–配置文件修改编辑.mp4

11-Apache hive安装部署–metastore服务启动方式.mp4

12-Apache hive–新老客户端使用与hiveserver2服务.mp4

13-Apache hive–DataGrip连接Hiveserver2.mp4

14-Apache hive–数据库与建库、切换库操作.mp4

15-Apache hive–表与建表sql语句–数据类型、分隔符指定语法.mp4

16-Apache hive–表与建表sql语句–默认分隔符使用.mp4

17-Apache hive–常见的show语法.mp4

18-Apache hive–注释comment中文乱码解决.mp4

04_数据仓库基础与Apache Hive入门

01-课程内容大纲与学习的目标.mp4

02-Hive SQL-DML-Load加载数据操作.mp4

03-Hive SQL-DML-Insert插入数据.mp4

04-Hive SQL-DML-Select查询–语法树与学习环境准备.mp4

05-Hive SQL-DML-Select查询–列表达式与distinct去重.mp4

06-Hive SQL-DML-Select查询–Where条件过滤.mp4

07-Hive SQL-DML-Select查询–聚合操作aggregate.mp4

08-Hive SQL-DML-Select查询–Group by分组及语法限制.mp4

09-Hive SQL-DML-Select查询–Having过滤操作.mp4

10-Hive SQL-DML-Select查询–Order by排序.mp4

11-Hive SQL-DML-Select查询–Limit限制语法.mp4

12-Hive SQL-DML-Select查询–执行顺序梳理.mp4

13-Hive SQL Join关联查询.mp4

14-Hive 函数概述及分类标准.mp4

15-Hive 常用的内置函数.mp4

05_Apache Hive DML语句与函数使用

01-课程内容的大纲与学习目标.mp4

02-陌陌聊天数据分析案例需求.mp4

03-基于Hive数仓实现需求开发–建库建表与加载数据.mp4

04-基于Hive数仓实现需求开发–ETL需求分析与技术支撑.mp4

05-基于Hive数仓实现需求开发–ETL SQL实现.mp4

06-基于Hive数仓实现需求开发–sql编写思路与指标计算part1.mp4

07-基于Hive数仓实现需求开发–指标计算part2.mp4

08-基于Hive数仓实现需求开发–指标计算part3.mp4

09-基于FineBI实现可视化报表–FineBI介绍与安装.mp4

10-基于FineBI实现可视化报表–配置数据源及数据准备.mp4

11-基于FineBI实现可视化报表–标题配置与文本框使用.mp4

12-基于FineBI实现可视化报表–地图、雷达图、柱状图构建.mp4

13-基于FineBI实现可视化报表–饼图、词云、趋势图构建.mp4

06_Hadoop生态综合案例:陌陌聊天数据分析

Hadoop-视频

01_大数据导论与Linux基础.rar

02_Apache Hadoop、HDFS.rar

03_Hadoop MapReduce与Hadoop YARN.rar

04_数据仓库基础与Apache Hive入门.rar

05_Apache Hive DML语句与函数使用.rar

06_Hadoop生态综合案例:陌陌聊天数据分析.rar

Hadoop-资料

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SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。

内容简介与核心价值

本课程是个人成长领域的重磅干货,旨在帮助零基础学员快速进入大数据时代。内容从Linux操作系统基础命令、虚拟机环境搭建入手,深入解析Hadoop集群部署、HDFS分布式存储原理及MapReduce计算框架。随后过渡到YARN资源管理与Hive数据仓库构建,详解SQL查询优化、ETL流程设计及FineBI可视化报表制作。课程特别设置“陌陌聊天数据分析”综合案例,串联建库建表、指标计算与前端展示全流程。学习后可独立完成大数据平台搭建与商业数据分析项目,显著提升在数据分析与企业数字化方向的核心竞争力,适合希望转型数据岗位的职场人士及创业者参考。

本文重点内容

  • 缺乏Linux系统操作基础,难以独立部署Hadoop集群环境。
  • 不理解分布式存储核心机制,导致HDFS读写流程掌握不牢。
  • 对MapReduce分治思想与Shuffle机制缺乏直观认知,无法优化计算任务。
  • 不熟悉Hive SQL语法树与执行顺序,编写复杂查询语句时效率低下。
  • 缺少真实商业案例演练,难以将理论知识转化为实际项目经验。
  • 不懂FineBI等可视化工具配置,无法独立完成数据报表设计与展示。
  • 面对海量数据时,缺乏有效的ETL清洗与指标计算思路与方法。
  • 对YARN资源调度策略不了解,导致集群任务排队或资源浪费严重。

适合什么人

  • 希望从零开始学习大数据技术的职场新人。
  • 需要掌握企业级数据分析流程的运营与产品经理。
  • 寻求职业转型进入数据领域的计算机专业毕业生。
  • 想要提升团队数据处理效率的技术管理者。
  • 准备参加大数据相关认证考试的自学者。
  • 需要搭建内部数据仓库进行业务分析的小微企业主。
  • 对分布式系统架构感兴趣的技术爱好者。
  • 希望利用开源工具降低IT成本的创业团队。

哪些情况暂时不适合

  • 已有深厚Hadoop底层源码修改经验的高级架构师。
  • 仅需学习Python Pandas处理小规模数据的分析师。
  • 没有Linux环境且无法自行安装虚拟机的初学者。
  • 追求快速变现但拒绝投入时间学习的投机者。
  • 完全不具备英语阅读能力且依赖翻译的纯小白(部分文档需英文)。

建议阅读、学习或使用路线

  1. 第一步:完成00至16节Linux基础课程,熟练常用命令与vim编辑器操作。
  2. 第二步:学习02模块,掌握Hadoop安装部署、集群启停及HDFS核心机制。
  3. 第三步:攻克03模块,理解MapReduce计算模型与YARN资源调度策略原理。
  4. 第四步:进入04至05模块,系统学习Hive SQL语法、函数使用及数仓建模方法。
  5. 第五步:通过06模块综合案例,实战演练从数据加载到FineBI报表的全流程。
  6. 第六步:结合资料包中的源码与文档,独立完成陌陌聊天数据分析项目复现。

内容结构与重点解析

课程目录结构清晰,分为六大模块循序渐进。首模块导入Linux基础,解决环境依赖问题;第二模块聚焦Hadoop核心,详解HDFS架构与MapReduce计算模型;第三模块深入YARN资源管理与调度策略;第四、五模块转向数据仓库领域,系统讲解Hive SQL语法、函数库及数仓建模规范;第六模块通过“陌陌聊天数据分析”综合案例,整合建库、ETL、指标计算与FineBI可视化全流程。资料包包含所有视频源码与配置文件,便于学员复现实验。整体内容兼顾理论深度与实战广度,既适合初学者建立知识体系,也能为进阶开发者提供底层原理支撑,是个人成长路径中通往大数据领域的坚实桥梁。

阅读后可以重点获得什么

  • 能够独立在Centos虚拟机上安装并配置Hadoop伪分布式或完全分布式集群。
  • 熟练掌握HDFS Shell命令,理解Pipeline机制与副本策略对数据可靠性的影响。
  • 能编写标准的MapReduce程序解决WordCount等经典计算问题并优化性能。
  • 精通Hive SQL语法,包括多表关联、聚合函数及自定义UDF函数的应用。
  • 具备使用FineBI工具制作动态仪表盘、地图及词云图的数据可视化能力。
  • 能够独立设计ETL流程,完成从原始数据清洗到指标计算的完整数仓开发。
  • 理解分布式系统“分而治之”思想,能分析Shuffle机制对任务执行的影响。
  • 掌握YARN资源调度器配置方法,能有效管理集群中的多用户任务并发。

实用提示与注意事项

  • HDFS与传统文件系统区别:HDFS针对大文件设计,支持流式读写与高容错,不支持随机小文件频繁修改。
  • MapReduce与Spark区别:本教程侧重MR离线批处理思想,适合历史数据归档分析;Spark内存计算更快但资源消耗不同。
  • Hive与MySQL区别:Hive基于SQL接口运行在Hadoop上,适合海量数据查询;MySQL适合在线事务处理(OLTP),两者架构迥异。
  • YARN与K8s区别:YARN是Hadoop生态原生资源管理器,轻量且兼容性好;K8s通用性强但配置复杂,初学者建议先学YARN。
  • FineBI与Excel区别:FineBI支持多人协作、实时数据连接及复杂图表联动,远超Excel的静态表格处理能力。
  • 本地安装与CDH发行版区别:课程采用开源版本手动部署,利于理解底层原理;CDH为商业发行版,适合企业生产环境直接套用。

阅读与使用建议

建议学习者先完成Linux基础章节,确保能在虚拟机中流畅操作命令与环境配置,否则后续部署Hadoop集群会受阻。学习过程中务必亲手敲写代码与SQL语句,避免仅观看视频而不实操。对于MapReduce部分,重点理解Shuffle机制而非死记硬背参数。Hive模块需结合真实业务场景练习多表关联查询,这是面试高频考点。案例部分建议尝试修改数据源进行二次开发,以加深理解。若遇到配置报错,优先查阅官方文档或社区Wiki,切勿盲目搜索付费破解版。本资源适合系统性学习,不建议碎片化跳跃式观看,按目录顺序推进效果最佳。

原文发布日期:2021年12月29日 原文分类:个人成长

常见问题

课程是否包含最新的Hadoop 3.x版本内容?

课程内容主要基于经典稳定版构建,核心原理通用性强;若需适配最新版,建议结合官方文档调整配置参数,基础架构逻辑不变。

没有Linux基础能否直接学习Hadoop安装章节?

强烈不建议。前16节Linux课程是后续所有实操的基础,缺乏命令熟练度会导致集群搭建失败,请务必先完成环境准备部分。

陌陌聊天数据分析案例的数据集在哪里获取?

案例数据已打包在资料文件夹中,无需额外下载;若需更大规模测试数据,可参考课程内提供的生成脚本自行构造模拟数据。

导读最近更新时间:2026年08月31日

焦圣希 18818568866

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