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Hadoop在云計算技術(shù)的作用和地位
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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
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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
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Hadoop參數(shù)調(diào)優(yōu)
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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
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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?常見異常現(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
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精彩案例及故障解決方法解析
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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
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Hadoop安裝和部署
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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
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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
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Hadoop和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)優(yōu)劣勢對比
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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)
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2?Apache社區(qū)版本：Cloudera?版本、MapR版本、Intel版本、Oracle、Dell、HP版本
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編寫MapReduce高級程序
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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
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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
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精彩案例及故障解決方法解析
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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遠小于reduce??input??group時，存在大量的網(wǎng)絡(luò)IO，這些IO中的一部分數(shù)據(jù)可以在本地做完合并，然后再進行reduce操作。
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