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1. Hadoop大數據時代培訓
   ? Hadoop大數據時代：Hadoop&YarnSpark企業級佳實踐培訓
   培訓內容
   第一部分
   第1個主題：Hadoop三問（徹底理解Hadoop）
   1、?Hadoop為什么是云計算分布式大數據的事實開源標準軟件框架？
   2、Hadoop的具體是如何工作？
   3、Hadoop的生態架構和每個模塊具體的功能是什么？
   第2個主題：Hadoop集群與管理（具備構建并駕馭Hadoop集群能力）
   1、?Hadoop集群的搭建
   2、?Hadoop集群的監控
   3、?Hadoop集群的管理
   4、?集群下運行MapReduce程序
   第3主題：徹底掌握HDFS(具備開發自己網盤的能力)
   1、HDFS體系架構剖析
   2、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode架構
   3、保證NodeName高可靠性佳實踐
   4、DataNode中Block劃分的原理和具體存儲方式
   5、修改Namenode、DataNode數據存儲位置
   6、使用CLI操作HDFS
   7、使用Java操作HDFS
   第4主題：徹底掌握HDFS(具備修改HDFS具體源碼實現的能力)
   1、RPC架構剖析
   2、源碼剖析Hadoop構建于RPC之上
   3、源碼剖析HDFS的RPC實現
   4、源碼剖析客戶端與與NameNode的RPC通信
   第二部分
   第1個主題：徹底掌握MapReduce（從代碼的角度剖析MapReduce執行的具體過程并具備開發MapReduce代碼的能力）
   1、MapReduce執行的經典步驟
   2、wordcount運行過程解析
   3、Mapper和Reducer剖析
   4、自定義Writable
   5、新舊API的區別以及如何使用就API
   6、把MapReduce程序打包成Jar包并在命令行運行
   第2個主題：徹底掌握MapReduce（具備掌握Hadoop如何把HDFS文件轉化為Key-Value讓供Map調用的能力）
   1、?Hadoop是如何把HDFS文件轉化為鍵值對的？
   2、?源碼剖析Hadoop讀取HDFS文件并轉化為鍵值對的過程實現
   3、?源碼剖析轉化為鍵值對后供Map調用的過程實現
   第3個主題：徹底掌握MapReduce（具備掌握MapReduce內部運行和實現細節并改造MapReduce的能力）
   1、?Hadoop內置計數器及如何自定義計數器
   2、?Combiner具體的作用和使用以及其使用的限制條件
   3、?Partitioner的使用佳實踐
   4、?Hadoop內置的排序算法剖析
   5、?自定義排序算法
   6、?Hadoop內置的分組算法
   7、?自定義分組算法
   8、?MapReduce常見場景和算法實現
   第4個主題：某知名電商公司Hadoop實施全程揭秘（具備掌握商業級別Hadoop的分析、開發、部署的全過程的能力）
   通過電商公司現場案例展示商業級別一個完整項目的分析、開發、部署的全過程
   第三部分
   第1個主題：YARN（具備理解和使用YARN的能力）
   1、YARN的設計思想
   2、YARN的核心組件
   3、YARN的共組過程
   4、YARN應用程序編寫
   第2個主題：ResourceManager深度剖析（具備深刻理解ResourceManager的能力）
   1、ResourceManager的架構
   2、ClientRMService?與AdminService?
   3、NodeManager
   4、?Container
   5、?Yarn的?HA機制
   第3個主題：NodeManager深度剖析（具備掌握NodeManager及Container的能力）
   1、?NodeManager架構
   2、?Container?Management
   3、?Container??lifecycle
   4、??資源管理與隔離
   第4堂課：Spark的架構設計(具備掌握Spark架構的能力)
   1.1?Spark生態系統剖析
   1.2?Spark的架構設計剖析
   1.3?RDD計算流程解析
   1.4?Spark的出色容錯機制
   第四部分
   第1堂課：深入Spark內核
   1?Spark集群
   2?任務調度
   3?DAGScheduler
   4?TaskScheduler
   5?Task內部揭秘
   第2堂課：Spark?SQL
   1?Parquet支持
   2?DSL
   3?SQL?on?RDD
   第3堂課：Spark的機器學習
   1?LinearRegression
   2?K-Means
   3?Collaborative?Filtering
   第4堂課：Spark的圖計算GraphX
   1?Table?Operators
   2?Graph?Operators
   3?GraphX
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