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曙海教育集團(tuán)
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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
        
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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技術(shù)內(nèi)幕:深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)原理
    ? Hadoop技術(shù)內(nèi)幕:深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計(jì)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(jì)理念與基本架構(gòu)
    2.1 Hadoop發(fā)展史
    2.2 Hadoop?MapReduce設(shè)計(jì)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(jì)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(shí)
    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(guò)程分析
    5.1 作業(yè)提交與初始化概述
    5.2 作業(yè)提交過(guò)程詳解
    5.3 作業(yè)初始化過(guò)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(dòng)過(guò)程分析
    6.3 心跳接收與應(yīng)答
    6.4 Job和Task運(yùn)行時(shí)信息維護(hù)
    6.5 容錯(cuò)機(jī)制
    6.6 任務(wù)推測(cè)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(dòng)過(guò)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(dòng)新任務(wù)
    第8章 Task運(yùn)行過(guò)程分析
    8.1 Task運(yùn)行過(guò)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(jí)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(hù)角度進(jìn)行調(diào)優(yōu)
    第10章 Hadoop多用戶(hù)作業(yè)調(diào)度器
    10.1 多用戶(hù)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(shí)
    11.3 Hadoop安全機(jī)制實(shí)現(xiàn)
    11.4 應(yīng)用場(chǎng)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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