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1. hadoop開發(fā)實戰(zhàn)和性能調(diào)優(yōu)培訓(xùn)
   ? hadoop開發(fā)實戰(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在云計算和大數(shù)據(jù)的位置和關(guān)系
   2?阿里集團技術(shù)平臺，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：Hadoop對于產(chǎn)品優(yōu)化的價值
   2?Hadoop對于趣游、熱酷等游戲公司的作用
   2?移動大云項目（big?cloud）中的hadoop
   2?聯(lián)通使用Hadoop/Hbase解決3G詳單查詢問題
   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
   2?硬盤為什么不做raid？
   2?設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的注意事項
   2?中間結(jié)果壓縮對磁盤和網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
   2?機架感知，網(wǎng)絡(luò)和磁盤IO優(yōu)化作用，確定存儲的具體位置
   2?內(nèi)存參數(shù)，map/reduce槽位數(shù)的計算方法
   2?對磁盤和網(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排錯工具l?sof，strace，iostat，vmstat，n?etstat…
   2?常見異?，F(xiàn)象級處理方法
   2?網(wǎng)卡流量導(dǎo)致連接失敗
   2?權(quán)限錯誤
   2?主機名IP轉(zhuǎn)換錯誤
   2?NN與DN??namespace?ID不一致
   2?磁盤滿導(dǎo)致報錯
   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
   2?案例三：?錯誤用戶啟動hadoop
   n?現(xiàn)象：datanode啟動一段時間后宕機
   2?案例四：tasktracker重啟后假死
   n?現(xiàn)象：無報錯，但tasktracker不工作
   2?案例五：jobtracker無故宕機
   n?現(xiàn)象：運行過程中，jobtracker宕機
   2?案例六：datanode無法注冊到namenode
   n?現(xiàn)象：datanode啟動后到mbean這步掛起不再繼續(xù)
   2?案例七：tasktracker無法啟動，報權(quán)限錯誤
   n?現(xiàn)象：tasktracker報文件夾創(chuàng)建的權(quán)限錯誤后直接退出
   2?案例八：主機名設(shè)置錯誤
   n?現(xiàn)象：datanode和tasktrcker無法正常工作
   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?實驗集群的部署結(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集群簡單測試方法
   l?Hadoop?集群異常Debug?方法
   2?Hadoop安裝部署實驗
   2?Red?hat?Linux?基礎(chǔ)環(huán)境搭建
   2?Hadoop?機群系統(tǒng)版本安裝和啟動配置
   2?使用Hadoop?MapReduce?Streaming?快速測試系統(tǒng)
   2?Hadoopcore-site，hdfs-site，mapred-site配置詳解
   Hadoop和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)優(yōu)劣勢對比
   l?Hadoop/Hive對比Oracle在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫上的優(yōu)劣勢
   l?Hadoop如何和傳統(tǒng)IT系統(tǒng)配合完成原來不可能的任務(wù)
   2?Apache社區(qū)版本：Cloudera?版本、MapR版本、Intel版本、Oracle、Dell、HP版本
   編寫MapReduce高級程序
   l?使用Hadoop?MapReduce?Streaming編程
   l?MapReduce?流程
   l?剖析一個MapReduce程序
   l?基本MapReduceAPI概念
   l?驅(qū)動代碼Mapper、reducer
   l?Hadoop?流
   l?API使用Eclipse進行快速開發(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?滿足解決實際數(shù)據(jù)分析問題的高級Hadoop?API
   2?Hadoop?Streaming和Java?MapReduce差異
   2?MapReduce實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫功能
   2?利用Combiners來減少中間數(shù)據(jù)
   2?編寫Partitioner來優(yōu)化負(fù)載平衡
   2?直接訪問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?個數(shù)
   n?現(xiàn)象：map個數(shù)取決于split個數(shù)，如果源文件使用壓縮存儲，則不可分割，一個文件一個map。非壓縮文件使用默認(rèn)block.size進行切分。對reduce因為是中間數(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：編程過程中，經(jīng)常遇到list?、map、倒排表等大對象，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)，計數(shù)&日志打印
   n?現(xiàn)象：System.?Out.?Println,??System.?Err.?Println等日志打印過多會嚴(yán)重影響job性能，counter計數(shù)也會存在同樣的問題，同時也會造成本地磁盤使用量的急劇增長。
   2?案例5：作業(yè)調(diào)度
   n?現(xiàn)象：集群上的job非常多時，會出現(xiàn)一些job一直等待，很長一段時間內(nèi)沒有開始運行。默認(rèn)的任務(wù)調(diào)度器FIFO并不能滿足實際工作應(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，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，然后再進行reduce操作。
   使用Hive和Pig開發(fā)及技巧
   l?Hive和Pig基礎(chǔ)
   l?Hive的作用和原理說明
   l?Hadoop/Hive倉庫數(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基本語法
   l?使用Oozie的動機
   l?Oozie工作流定義格式
   2?使用JDBC連接Hive進行查詢和分析
   2?使用正則表達(dá)式加載數(shù)據(jù)
   2?HQL高級語法
   2?編寫UDF函數(shù)
   2?編寫UDAF自定義函數(shù)
   2?使用Sqoop進行數(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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