班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):请点击此处咨询在线客服 |
实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
★实验设备请点击这儿查看★ |
质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
|
Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理
Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理培训
课程大纲:
第一部分 基础篇
第1章 阅读源代码前的准备
1.1 准备源代码学习环境
1.2 获取Hadoop源代码
1.3 搭建Hadoop源代码阅读环境
1.4 Hadoop源代码组织结构
1.5 Hadoop初体验
1.5.3 Hadoop Eclipse插件介绍
1.6 编译及调试Hadoop源代码
第2章 MapReduce设计理念与基本架构
2.1 Hadoop发展史
2.2 Hadoop MapReduce设计目标
2.3 MapReduce编程模型概述
2.4 Hadoop基本架构
2.5 Hadoop MapReduce作业的生命周期
第二部分 MapReduce编程模型篇
第3章 MapReduce编程模型
3.1 MapReduce编程模型概述
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核心设计篇
第4章 Hadoop RPC框架解析
4.1 Hadoop RPC框架概述
4.2 Java基础知识
4.3 Hadoop RPC基本框架分析
4.4 MapReduce通信协议分析
第5章 作业提交与初始化过程分析
5.1 作业提交与初始化概述
5.2 作业提交过程详解
5.3 作业初始化过程详解
5.4 Hadoop DistributedCache原理分析
第6章 JobTracker内部实现剖析
6.1 JobTracker概述
6.2 JobTracker启动过程分析
6.3 心跳接收与应答
6.4 Job和Task运行时信息维护
6.5 容错机制
6.6 任务推测执行原理
6.7 Hadoop资源管理
第7章 TaskTracker内部实现剖析
7.1 TaskTracker概述
7.2 TaskTracker启动过程分析
7.3 心跳机制
7.4 TaskTracker行为分析
7.5 作业目录管理
7.6 启动新任务
第8章 Task运行过程分析
8.1 Task运行过程概述
8.2 基本数据结构和算法
8.3 Map Task内部实现
8.4 Reduce Task内部实现
8.5 MapReduce Task优化
第四部分 MapReduce高级篇
第9章 Hadoop性能调优
9.1 概述
9.2 从管理员角度进行调优
9.3 从用户角度进行调优
第10章 Hadoop多用户作业调度器
10.1 多用户调度器产生背景
10.2 HOD
10.3 Hadoop队列管理机制
10.4 Capacity Scheduler实现
10.5 Fair Scheduler实现
10.6 其他Hadoop调度器介绍
第11章 Hadoop安全机制
11.1 Hadoop安全机制概述
11.2 基础知识
11.3 Hadoop安全机制实现
11.4 应用场景总结
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
|