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       每期人數(shù)限3到5人。
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上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/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(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
   實驗設(shè)備
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   質(zhì)量保障

        1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程大綱
 
  1. Hadoop技術(shù)內(nèi)幕:深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)原理
    ? Hadoop技術(shù)內(nèi)幕:深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)原理培訓
    課程大綱:
    第一部分 基礎(chǔ)篇
    第1章 閱讀源代碼前的準備
    1.1 準備源代碼學習環(huán)境
    1.2 獲取Hadoop源代碼
    1.3 搭建Hadoop源代碼閱讀環(huán)境
    1.4 Hadoop源代碼組織結(jié)構(gòu)
    1.5 Hadoop初體驗
    1.5.3 Hadoop?Eclipse插件介紹
    1.6 編譯及調(diào)試Hadoop源代碼
    第2章 MapReduce設(shè)計理念與基本架構(gòu)
    2.1 Hadoop發(fā)展史
    2.2 Hadoop?MapReduce設(shè)計目標
    2.3 MapReduce編程模型概述
    2.4 Hadoop基本架構(gòu)
    2.5 Hadoop?MapReduce作業(yè)的生命周期
    第二部分 MapReduce編程模型篇
    第3章 MapReduce編程模型
    3.1 MapReduce編程模型概述
    3.2 MapReduce?API基本概念
    3.3 Java?API解析
    3.4 非Java?API解析
    3.5 Hadoop工作流
    第三部分 MapReduce核心設(shè)計篇
    第4章 Hadoop?RPC框架解析
    4.1 Hadoop?RPC框架概述
    4.2 Java基礎(chǔ)知識
    4.3 Hadoop?RPC基本框架分析
    4.4 MapReduce通信協(xié)議分析
    第5章 作業(yè)提交與初始化過程分析
    5.1 作業(yè)提交與初始化概述
    5.2 作業(yè)提交過程詳解
    5.3 作業(yè)初始化過程詳解
    5.4 Hadoop?DistributedCache原理分析
    第6章 JobTracker內(nèi)部實現(xiàn)剖析
    6.1 JobTracker概述
    6.2 JobTracker啟動過程分析
    6.3 心跳接收與應答
    6.4 Job和Task運行時信息維護
    6.5 容錯機制
    6.6 任務推測執(zhí)行原理
    6.7 Hadoop資源管理
    第7章 TaskTracker內(nèi)部實現(xiàn)剖析
    7.1 TaskTracker概述
    7.2 TaskTracker啟動過程分析
    7.3 心跳機制
    7.4 TaskTracker行為分析
    7.5 作業(yè)目錄管理
    7.6 啟動新任務
    第8章 Task運行過程分析
    8.1 Task運行過程概述
    8.2 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
    8.3 Map?Task內(nèi)部實現(xiàn)
    8.4 Reduce?Task內(nèi)部實現(xiàn)
    8.5 MapReduce?Task優(yōu)化
    第四部分 MapReduce高級篇
    第9章 Hadoop性能調(diào)優(yōu)
    9.1 概述
    9.2 從管理員角度進行調(diào)優(yōu)
    9.3 從用戶角度進行調(diào)優(yōu)
    第10章 Hadoop多用戶作業(yè)調(diào)度器
    10.1 多用戶調(diào)度器產(chǎn)生背景
    10.2 HOD
    10.3 Hadoop隊列管理機制
    10.4 Capacity?Scheduler實現(xiàn)
    10.5 Fair?Scheduler實現(xiàn)
    10.6 其他Hadoop調(diào)度器介紹
    第11章 Hadoop安全機制
    11.1 Hadoop安全機制概述
    11.2 基礎(chǔ)知識
    11.3 Hadoop安全機制實現(xiàn)
    11.4 應用場景總結(jié)
    第12章 下一代MapReduce框架
    12.1 第一代MapReduce框架的局限性
    12.2 下一代MapReduce框架概述
    12.3 Apache?YARN
    12.4 Facebook?Corona
    12.5 Apache?Mesos
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