 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時間和地點(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(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（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
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 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。 |
課程大綱 |
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- Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)原理
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Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)原理培訓(xùn)
課程大綱：
第一部分 基礎(chǔ)篇
第1章 閱讀源代碼前的準(zhǔn)備
1.1 準(zhǔn)備源代碼學(xué)習(xí)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(yàn)
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(biāo)
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(shí)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(yīng)答
6.4 Job和Task運(yùn)行時信息維護(hù)
6.5 容錯機(jī)制
6.6 任務(wù)推測執(zhí)行原理
6.7 Hadoop資源管理
第7章 TaskTracker內(nèi)部實(shí)現(xiàn)剖析
7.1 TaskTracker概述
7.2 TaskTracker啟動過程分析
7.3 心跳機(jī)制
7.4 TaskTracker行為分析
7.5 作業(yè)目錄管理
7.6 啟動新任務(wù)
第8章 Task運(yùn)行過程分析
8.1 Task運(yùn)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(shí)現(xiàn)
8.4 Reduce?Task內(nèi)部實(shí)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(jìn)行調(diào)優(yōu)
9.3 從用戶角度進(jìn)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(duì)列管理機(jī)制
10.4 Capacity?Scheduler實(shí)現(xiàn)
10.5 Fair?Scheduler實(shí)現(xiàn)
10.6 其他Hadoop調(diào)度器介紹
第11章 Hadoop安全機(jī)制
11.1 Hadoop安全機(jī)制概述
11.2 基礎(chǔ)知識
11.3 Hadoop安全機(jī)制實(shí)現(xiàn)
11.4 應(yīng)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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