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课程长度：10天/60小时

计算机相关专業；具备基本Linux系统管理经验；具备编程经验的开发人员；熟悉Java；不需要事先掌握Hadoop相关知识

· 初识Hadoop及其分布式文件系统

Hadoop是什么；Hadoop可以做什麼；Hadoop的分布式文件系统（HDFS）及其特点，HDFS如何承载应用

· 搭建伪分布式的Hadoop环境

如何利用一台Linux机器搭建你的**个Hadoop环境 如何从Hadoop的日志中发现它的故障、异常等

· 在企业内网中**搭建真正分布式的Hadoop环境

如何在企业内网中**搭建一个真正的分布式的Hadoop环境？涉及YUM源部署脚本等。

HIVE的架构和实現方式；HIVE Metastore的类型和实现方式；HQL语言基础；如何用HIVE做大数据分析等

第二部分：深入解析HDFS

HDFS及Linux中与HDFS相关的配置项详解常用的HDFS必配项及其在实践Φ的设置方法

如何管理和维护HDFS，查找HDFS的基本命令如何获取帮助，HDFS中的两个**常用命令集dfs和dfsadmin

· 深度解析HDFS的五大关键特性

· 深度解析HDFS的读写过程和性能优化

HDFS在文件读写过程（结合HDFS源代码）HDFS的租约机制与无锁读写特性，如何从操作系统磁盘、

文件系统和网络等几个层面来优化的HDFS性能

HDFS的常见问题Namenode的常见问题及其处理方法 ， 元数据损坏时如何恢复Datanode的常见问题及其处理方法

· 案例分析：制作基于HDFS的对象存储

· MapReduce经典案例刨析与开发思想

如何利用这4大过程来优化MapReduce程序

容忍一定程度的失败任务和错误记录等

· 进一步玩转MapReduce的平台级优化

MapReduce程序的主要性能瓶颈忣各种“坑”，MapReduce的主要性能配置项及其配置方法

案例分析：挖掘运营商中的大数据