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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(yáng)分部】:沈陽(yáng)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(kāi)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

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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過(guò)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(tīng);
        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
 
  1. hadoop開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)和性能調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
    ? hadoop開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)和性能調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
    培訓(xùn)大綱
    課程主題
    主要內(nèi)容
    案例和演示
    Hadoop在云計(jì)算技術(shù)的作用和地位
    l?傳統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析存在的問(wèn)題
    l?Hadoop概述
    l?Hadoop與分布式文件系統(tǒng)
    l?Mapreduce的工作原理與機(jī)制
    l?Hadoop集群剖析
    l?Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
    l?Hadoop的行業(yè)應(yīng)用案例分析
    l?Hadoop在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
    2?阿里集團(tuán)技術(shù)平臺(tái),Hadoop在淘寶、支付寶的作用
    2?電商眼中的Hadoop和推薦系統(tǒng)
    2?暴風(fēng)數(shù)據(jù)平臺(tái):Hadoop對(duì)于產(chǎn)品優(yōu)化的價(jià)值
    2?Hadoop對(duì)于趣游、熱酷等游戲公司的作用
    2?移動(dòng)大云項(xiàng)目(big?cloud)中的hadoop
    2?聯(lián)通使用Hadoop/Hbase解決3G詳單查詢問(wèn)題
    Hadoop參數(shù)調(diào)優(yōu)
    l?選擇合適Hadoop的硬件配置
    l?Hadoop配置項(xiàng)優(yōu)化
    l?Hadoop配置優(yōu)化?—?core-site.xml
    l?Hadoop配置優(yōu)化?—?HDFS
    l?Hadoop配置優(yōu)化?—?hdfs-site.xml
    l?Hadoop配置優(yōu)化?—?mapred-site.xml
    l?Hadoop配置優(yōu)化?—?機(jī)架感知
    l?網(wǎng)絡(luò)帶寬參數(shù)調(diào)優(yōu)
    l?系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)
    l?配置文件管理
    l?嚴(yán)格控制root權(quán)限
    l?Java的GC模式
    l?選擇正確的JDK
    l?Hadoop作業(yè)調(diào)優(yōu)
    l?Map??side??tuning設(shè)置
    l??Map??side設(shè)置
    l?Linux?操作系統(tǒng)優(yōu)化
    l?其他配置和參數(shù)調(diào)優(yōu)
    l?core-default.xml,
    l?hdfs-default.xml,
    l?mapred-default.xml,
    l?mapred-site.xml
    l?mapred?.tasktracker?.map.tasks?.maximum
    l?mapred.reduce.slowstart.completed.maps
    l?mapred.fairscheduler.preemption
    l?mapred.jobtracker.completeuserjobs.maximum
    l?mapred.jobtracker.update.faulty.tracker.interval
    l?mapred.jobtracker.max.blacklist.percent
    2?hadoop硬件優(yōu)化
    2?不是所有的硬件都合適拿來(lái)使用
    2?安裝調(diào)優(yōu)的第一步服務(wù)器硬件的選型的竅門
    2?如何選擇合適業(yè)務(wù)使用的CPU
    2?內(nèi)存越大越好嗎?設(shè)置合理的內(nèi)存配置
    2?鏈接網(wǎng)絡(luò)的選擇和優(yōu)化
    2?高速硬盤的選擇注意事項(xiàng)
    2?硬盤為什么不做raid?
    2?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的注意事項(xiàng)
    2?中間結(jié)果壓縮對(duì)磁盤和網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    2?機(jī)架感知,網(wǎng)絡(luò)和磁盤IO優(yōu)化作用,確定存儲(chǔ)的具體位置
    2?內(nèi)存參數(shù),map/reduce槽位數(shù)的計(jì)算方法
    2?對(duì)磁盤和網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    2?Java工具使用,jstack使用
    2?Sun和open之間的區(qū)別,JIT編譯的使用
    2?Linux系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)
    2?Linux監(jiān)控系統(tǒng)的使用
    2?Cacti
    2?Ganglia
    2?常用的linux排錯(cuò)工具l?sof,strace,iostat,vmstat,n?etstat…
    2?常見(jiàn)異常現(xiàn)象級(jí)處理方法
    2?網(wǎng)卡流量導(dǎo)致連接失敗
    2?權(quán)限錯(cuò)誤
    2?主機(jī)名IP轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤
    2?NN與DN??namespace?ID不一致
    2?磁盤滿導(dǎo)致報(bào)錯(cuò)
    2?Java?heap?size?oom
    精彩案例及故障解決方法解析
    2?案例一:namenode?被重新格式化,datanode無(wú)法連接
    n?現(xiàn)象:namenode?中的namespac??ID?與datanode中的namespace?ID不一致
    2?案例二:硬盤損壞
    n?現(xiàn)象:磁盤損壞導(dǎo)致datanode宕機(jī)
    2?案例三:?錯(cuò)誤用戶啟動(dòng)hadoop
    n?現(xiàn)象:datanode啟動(dòng)一段時(shí)間后宕機(jī)
    2?案例四:tasktracker重啟后假死
    n?現(xiàn)象:無(wú)報(bào)錯(cuò),但tasktracker不工作
    2?案例五:jobtracker無(wú)故宕機(jī)
    n?現(xiàn)象:運(yùn)行過(guò)程中,jobtracker宕機(jī)
    2?案例六:datanode無(wú)法注冊(cè)到namenode
    n?現(xiàn)象:datanode啟動(dòng)后到mbean這步掛起不再繼續(xù)
    2?案例七:tasktracker無(wú)法啟動(dòng),報(bào)權(quán)限錯(cuò)誤
    n?現(xiàn)象:tasktracker報(bào)文件夾創(chuàng)建的權(quán)限錯(cuò)誤后直接退出
    2?案例八:主機(jī)名設(shè)置錯(cuò)誤
    n?現(xiàn)象:datanode和tasktrcker無(wú)法正常工作
    Hadoop組件詳解
    l?Hadoop?HDFS基本結(jié)構(gòu)
    l?Hadoop?HDFS?副本存放策略
    l?Hadoop?nameNode?詳解
    l?Hadoop?Sedary?namenode?詳解
    l?Hadoop?DataNode?詳解
    l?Hadoop?JobTracker?詳解
    l?Hadoop?TaskTracker?詳解
    2?Hadoop?Mapper?類核心代碼
    2?Hadoop?Reduce?類核心代碼
    2?Hadoop?核心代碼
    Hadoop安裝和部署
    l?Hadoop?系統(tǒng)模塊組件概述
    l?Hadoop?實(shí)驗(yàn)集群的部署結(jié)構(gòu)
    l?Hadoop?安裝依賴關(guān)系
    l?Hadoop?生產(chǎn)環(huán)境的部署結(jié)構(gòu)
    l?Hadoop?集群部署
    l?Hadoop?高可用配置方法
    l?Hadoop集群簡(jiǎn)單測(cè)試方法
    l?Hadoop?集群異常Debug?方法
    2?Hadoop安裝部署實(shí)驗(yàn)
    2?Red?hat?Linux?基礎(chǔ)環(huán)境搭建
    2?Hadoop?機(jī)群系統(tǒng)版本安裝和啟動(dòng)配置
    2?使用Hadoop?MapReduce?Streaming?快速測(cè)試系統(tǒng)
    2?Hadoopcore-site,hdfs-site,mapred-site配置詳解
    Hadoop和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比
    l?Hadoop/Hive對(duì)比Oracle在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上的優(yōu)劣勢(shì)
    l?Hadoop如何和傳統(tǒng)IT系統(tǒng)配合完成原來(lái)不可能的任務(wù)
    2?Apache社區(qū)版本:Cloudera?版本、MapR版本、Intel版本、Oracle、Dell、HP版本
    編寫(xiě)MapReduce高級(jí)程序
    l?使用Hadoop?MapReduce?Streaming編程
    l?MapReduce?流程
    l?剖析一個(gè)MapReduce程序
    l?基本MapReduceAPI概念
    l?驅(qū)動(dòng)代碼Mapper、reducer
    l?Hadoop?流
    l?API使用Eclipse進(jìn)行快速開(kāi)發(fā)
    l?新MapReduce??API
    l?MapReduce的優(yōu)化
    l?MapReduce的任務(wù)調(diào)度
    l?MapReduce編程實(shí)戰(zhàn)
    l?如何利用其他Hadoop相關(guān)技術(shù),包括Apache?Hive,Apache?Pig,Sqoop和Oozie等
    l?滿足解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問(wèn)題的高級(jí)Hadoop?API
    2?Hadoop?Streaming和Java?MapReduce差異
    2?MapReduce實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)功能
    2?利用Combiners來(lái)減少中間數(shù)據(jù)
    2?編寫(xiě)Partitioner來(lái)優(yōu)化負(fù)載平衡
    2?直接訪問(wèn)Hadoop的join操作
    2?輔助排序在Reducer方的合并
    2?定制Writables和WritableComparables
    2?使用SequenceFiles和Avro文件保存二進(jìn)制數(shù)據(jù)
    2?創(chuàng)建InputFormats?OutputFormats
    2?Hadoop的二次排序
    2?Hadoop的海量日志分析
    2?在Map方的合并
    精彩案例及故障解決方法解析
    2?案例1:控制Map?&?reduce?個(gè)數(shù)
    n?現(xiàn)象:map個(gè)數(shù)取決于split個(gè)數(shù),如果源文件使用壓縮存儲(chǔ),則不可分割,一個(gè)文件一個(gè)map。非壓縮文件使用默認(rèn)block.size進(jìn)行切分。對(duì)reduce因?yàn)槭侵虚g數(shù)據(jù),可以控制reduce數(shù)量。
    2?案例2:壓縮中間數(shù)據(jù)
    n?現(xiàn)象:job中間臨時(shí)數(shù)據(jù)量極大、網(wǎng)絡(luò)IO吞吐量大。
    2?案例3:編程細(xì)節(jié),內(nèi)存溢出
    n?現(xiàn)象:編程過(guò)程中,經(jīng)常遇到list?、map、倒排表等大對(duì)象,如果作為局部變量,每次調(diào)用map或者reduce方法都初始化這些變量,很容易消耗掉JVM堆內(nèi)存,出現(xiàn)內(nèi)存溢出異常。
    2?案例4:編程細(xì)節(jié),計(jì)數(shù)&日志打印
    n?現(xiàn)象:System.?Out.?Println,??System.?Err.?Println等日志打印過(guò)多會(huì)嚴(yán)重影響job性能,counter計(jì)數(shù)也會(huì)存在同樣的問(wèn)題,同時(shí)也會(huì)造成本地磁盤使用量的急劇增長(zhǎng)。
    2?案例5:作業(yè)調(diào)度
    n?現(xiàn)象:集群上的job非常多時(shí),會(huì)出現(xiàn)一些job一直等待,很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有開(kāi)始運(yùn)行。默認(rèn)的任務(wù)調(diào)度器FIFO并不能滿足實(shí)際工作應(yīng)用。
    2?案例6:Combiner優(yōu)化
    n?現(xiàn)象:map輸出數(shù)據(jù)量非常大,reduce??input??group遠(yuǎn)小于reduce??input??group時(shí),存在大量的網(wǎng)絡(luò)IO,這些IO中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)可以在本地做完合并,然后再進(jìn)行reduce操作。
    使用Hive和Pig開(kāi)發(fā)及技巧
    l?Hive和Pig基礎(chǔ)
    l?Hive的作用和原理說(shuō)明
    l?Hadoop/Hive倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流
    l?Hive部署和安裝
    l?Hive??Cli的基本用法
    l?HQL基本語(yǔ)法
    l?使用Oozie的動(dòng)機(jī)
    l?Oozie工作流定義格式
    2?使用JDBC連接Hive進(jìn)行查詢和分析
    2?使用正則表達(dá)式加載數(shù)據(jù)
    2?HQL高級(jí)語(yǔ)法
    2?編寫(xiě)UDF函數(shù)
    2?編寫(xiě)UDAF自定義函數(shù)
    2?使用Sqoop進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
    2?使用Oozie配置工作流
    2?phpHiveAdmin安裝和使用
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