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課程培訓(xùn)
Hadoop生態(tài)圈技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)課程

Hadoop生態(tài)圈技術(shù)實戰(zhàn)培訓(xùn)課程

 

培訓(xùn)對象: 面向大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、Java開發(fā)工程師及IT運維人員。也適合需要從零搭建企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺、掌握Hadoop生態(tài)核心技術(shù)的團隊技術(shù)人員。

 

培訓(xùn)目標: 系統(tǒng)掌握Hadoop生態(tài)圈的核心組件與技術(shù)體系,具備Hadoop完全分布式集群搭建、HDFS分布式文件系統(tǒng)操作、MapReduce分布式計算框架開發(fā)及YARN資源調(diào)度管理的實戰(zhàn)能力。能夠獨立完成從數(shù)據(jù)采集、存儲、計算到分析的全流程大數(shù)據(jù)項目開發(fā)。

 

培訓(xùn)內(nèi)容介紹:

  1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)體系概述:學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷程與Hadoop生態(tài)圈的整體架構(gòu),理解HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase等核心組件的定位與協(xié)同關(guān)系。

  2. Hadoop完全分布式集群搭建:掌握Hadoop集群的規(guī)劃與部署方法,學(xué)習(xí)環(huán)境準備、配置文件修改、集群啟動與驗證的完整流程,實現(xiàn)從單機到完全分布式的跨越。

  3. HDFS分布式文件系統(tǒng)深度解析:深入理解HDFS的架構(gòu)設(shè)計(NameNode、DataNode、SecondaryNameNode),掌握HDFS的Shell操作、API操作及IO流操作技巧。

  4. HDFS讀寫數(shù)據(jù)流程:學(xué)習(xí)HDFS寫數(shù)據(jù)的完整流程(客戶端→NameNode→DataNode pipeline)、讀數(shù)據(jù)的流程(客戶端→NameNode→DataNode),理解數(shù)據(jù)副本策略與容錯機制

  5. NameNode與SecondaryNameNode工作機制:深入剖析NameNode元數(shù)據(jù)管理機制(FsImage、EditLog),掌握SecondaryNameNode的 checkpoint工作原理及集群恢復(fù)中的應(yīng)用。

  6. DataNode工作機制與集群節(jié)點管理:學(xué)習(xí)DataNode的心跳機制、數(shù)據(jù)塊匯報及數(shù)據(jù)完整性校驗,掌握集群節(jié)點的動態(tài)服役和退役操作方法

  7. MapReduce編程模型:掌握MapReduce的編程規(guī)范與核心組件(Mapper、Reducer、Driver),學(xué)習(xí)自定義序列化、自定義分區(qū)、自定義排序的實現(xiàn)方法。

  8. MapReduce高級應(yīng)用:學(xué)習(xí)自定義InputFormat、自定義OutputFormat、分組、合并及數(shù)據(jù)清洗技巧,掌握ReduceJoin與MapJoin的適用場景與實現(xiàn)。

  9. MapReduce核心機制:深入理解MapTask工作機制、ReduceTask工作機制、Shuffle工作機制及MapReduce工作流程,掌握Job提交流程源碼分析。

  10. 數(shù)據(jù)壓縮與優(yōu)化策略:學(xué)習(xí)MapReduce支持的數(shù)據(jù)壓縮格式(Gzip、Bzip2、Snappy、LZO),掌握MapReduce企業(yè)優(yōu)化、HDFS小文件優(yōu)化及數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化的實戰(zhàn)技巧。

  11. YARN資源調(diào)度器:深入理解YARN的架構(gòu)(ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster),掌握YARN的工作機制、作業(yè)提交流程及資源調(diào)度器配置(FIFO、容量調(diào)度器、公平調(diào)度器)。

  12. Hadoop源碼編譯與新特性:學(xué)習(xí)Hadoop源碼編譯方法,了解HDFS 2.x/3.x新特性(異構(gòu)存儲、糾刪碼、Ozone),構(gòu)建對Hadoop生態(tài)的底層認知





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