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課程培訓
大數據平臺:Hadoop生態(tài)圈(HDFS/YARN/MapReduce)培訓

大數據平臺:Hadoop生態(tài)圈(HDFS/YARN/MapReduce)培訓課程

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  • 培訓對象: 大數據平臺工程師、數據倉庫工程師、運維工程師、大數據初學者。

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  • 培訓目標:

    • 理解Hadoop生態(tài)圈的架構和組件關系。

    • 掌握HDFS的存儲原理和文件操作。

    • 熟悉YARN的資源調度機制和任務提交。

    • 能夠編寫和運行MapReduce程序進行分布式計算。

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  • 培訓內容介紹:

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    一、 Hadoop生態(tài)圈概述: 了解Hadoop發(fā)展歷史,介紹HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase等組件的定位和關系。

    二、 HDFS架構深入: 理解NameNode、DataNode、Secondary NameNode的角色,掌握塊存儲和副本機制。

    三、 HDFS命令行操作: 使用hdfs dfs命令進行文件上傳、下載、移動、刪除等日常操作。

    四、 HDFS Java API編程: 編寫Java程序讀寫HDFS文件,實現(xiàn)自定義文件操作和處理。

    五、 YARN資源調度架構: 理解ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster的角色,了解容器(Container)概念。

    六、 YARN調度策略: 對比FIFO、容量調度器(Capacity Scheduler)和公平調度器(Fair Scheduler)的適用場景。

    七、 MapReduce編程模型: 理解MapReduce的分而治之思想,掌握Map階段和Reduce階段的數據處理流程。

    八、 MapReduce基礎實現(xiàn): 編寫WordCount程序,理解InputFormat、Mapper、Reducer、OutputFormat的作用。

    九、 MapReduce高級特性: 實現(xiàn)自定義分區(qū)、組合器(Combiner)、排序和分組,優(yōu)化Shuffle階段。

    十、 MapReduce性能調優(yōu): 調整Map和Reduce任務數量,配置壓縮和內存參數,減少數據傾斜。

    十一、 Hadoop集群部署: 規(guī)劃集群規(guī)模,配置Hadoop配置文件,啟動和測試集群功能。

    十二、 實戰(zhàn)項目:離線數據處理: 編寫MapReduce程序處理大規(guī)模日志數據,完成ETL轉換和指標計算。





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