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       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
     ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

課程大綱
 

決勝大數(shù)據(jù)時(shí)代:Hadoop&Yarn&Spark企業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐培訓(xùn)
? 決勝大數(shù)據(jù)時(shí)代:Hadoop&Yarn&Spark企業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐培訓(xùn)
培訓(xùn)內(nèi)容
第一部分
第1個(gè)主題:Hadoop三問(徹底理解Hadoop)
1、?Hadoop為什么是云計(jì)算分布式大數(shù)據(jù)的事實(shí)開源標(biāo)準(zhǔn)軟件框架?
2、Hadoop的具體是如何工作?
3、Hadoop的生態(tài)架構(gòu)和每個(gè)模塊具體的功能是什么?
第2個(gè)主題:Hadoop集群與管理(具備構(gòu)建并駕馭Hadoop集群能力)
1、?Hadoop集群的搭建
2、?Hadoop集群的監(jiān)控
3、?Hadoop集群的管理
4、?集群下運(yùn)行MapReduce程序
第3主題:徹底掌握HDFS(具備開發(fā)自己網(wǎng)盤的能力)
1、HDFS體系架構(gòu)剖析
2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架構(gòu)
3、保證NodeName高可靠性最佳實(shí)踐
4、DataNode中Block劃分的原理和具體存儲(chǔ)方式
5、修改Namenode、DataNode數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置
6、使用CLI操作HDFS
7、使用Java操作HDFS
第4主題:徹底掌握HDFS(具備修改HDFS具體源碼實(shí)現(xiàn)的能力)
1、RPC架構(gòu)剖析
2、源碼剖析Hadoop構(gòu)建于RPC之上
3、源碼剖析HDFS的RPC實(shí)現(xiàn)
4、源碼剖析客戶端與與NameNode的RPC通信
第二部分
第1個(gè)主題:徹底掌握MapReduce(從代碼的角度剖析MapReduce執(zhí)行的具體過程并具備開發(fā)MapReduce代碼的能力)
1、MapReduce執(zhí)行的經(jīng)典步驟
2、wordcount運(yùn)行過程解析
3、Mapper和Reducer剖析
4、自定義Writable
5、新舊API的區(qū)別以及如何使用就API
6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行運(yùn)行
第2個(gè)主題:徹底掌握MapReduce(具備掌握Hadoop如何把HDFS文件轉(zhuǎn)化為Key-Value讓供Map調(diào)用的能力)
1、?Hadoop是如何把HDFS文件轉(zhuǎn)化為鍵值對(duì)的?
2、?源碼剖析Hadoop讀取HDFS文件并轉(zhuǎn)化為鍵值對(duì)的過程實(shí)現(xiàn)
3、?源碼剖析轉(zhuǎn)化為鍵值對(duì)后供Map調(diào)用的過程實(shí)現(xiàn)
第3個(gè)主題:徹底掌握MapReduce(具備掌握MapReduce內(nèi)部運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)并改造MapReduce的能力)
1、?Hadoop內(nèi)置計(jì)數(shù)器及如何自定義計(jì)數(shù)器
2、?Combiner具體的作用和使用以及其使用的限制條件
3、?Partitioner的使用最佳實(shí)踐
4、?Hadoop內(nèi)置的排序算法剖析
5、?自定義排序算法
6、?Hadoop內(nèi)置的分組算法
7、?自定義分組算法
8、?MapReduce常見場(chǎng)景和算法實(shí)現(xiàn)
第5個(gè)主題:某知名電商公司Hadoop實(shí)施全程揭秘(具備掌握商業(yè)級(jí)別Hadoop的分析、開發(fā)、部署的全過程的能力)
通過電商公司現(xiàn)場(chǎng)案例展示商業(yè)級(jí)別一個(gè)完整項(xiàng)目的分析、開發(fā)、部署的全過程
第三部分
第1個(gè)主題:YARN(具備理解和使用YARN的能力)
1、YARN的設(shè)計(jì)思想
2、YARN的核心組件
3、YARN的共組過程
4、YARN應(yīng)用程序編寫
第2個(gè)主題:ResourceManager深度剖析(具備深刻理解ResourceManager的能力)
1、ResourceManager的架構(gòu)
2、ClientRMService?與AdminService?
3、NodeManager
4、?Container
5、?Yarn的?HA機(jī)制
第3個(gè)主題:NodeManager深度剖析(具備掌握NodeManager及Container的能力)
1、?NodeManager架構(gòu)
2、?Container?Management
3、?Container??lifecycle
4、??資源管理與隔離
第4堂課:Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)(具備掌握Spark架構(gòu)的能力)
1.1?Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析
1.2?Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析
1.3?RDD計(jì)算流程解析
1.4?Spark的出色容錯(cuò)機(jī)制

 

 

 

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