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       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:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【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 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
   实验设备
     ☆资深工程师授课
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

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   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,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. Hadoop性能调优培训
      Hadoop性能调优培训
    培训大纲
    模块
    课程内容
    案例及实验
    Hadoop参数调优
    l 选择适合Hadoop的硬件配置
    l Hadoop配置项优化
    l 网络带宽参数调优
    l 选择正确的JDK
    l Hadoop作业调优
    l Linux操作系统优化
    l 其他配置和参数调优
    l Hadoop硬件优化
    l 不是所有的硬件都合适拿来直接使用
    l 硬件为什么不做raid?
    l 设置网络的注意事项
    l 中间结果压缩对磁盘和网络的优化
    l 常见异常现象及处理方法
    Hive性能优化
    l Hive参数优化
    l Hive其他优化
    l 自有软件Phphiveadmin的介绍及使用
    l 对group,join的优化
    l 其他参数设计
    l 设定并行执行嵌套sql
    l 为什么使用外部表和partition
    l Phphiveadmin带来的优势和便利
    精彩案例解析
    案例一:那namenode 被重新格式化,datanode无法连接
    案例二:硬盘损坏
    案例三:错误用户启动hadoop
    案例四:tasktracker重启后假死
    案例五:jobtracker无故宕机
    HBASE调优
    l HBase配置优化综述
    l 读优化中需要调整的参数
    l 写优化中需要调整的参数
    l Hbase-site.xml参数调优
    l JVM优化中需要调整的参数
    l Split & compact优化相关参数
    l 表设计优化相关参数
    l Hbase客户端优化相关参数
    l 监控工具使用方法及注意事项
    l Memstore合并设置的时机选择
    l Mslab使用设置
    l 合并storefile策略设置技巧
    l Memstore  flush 设置时机选择
    l Hbase-env.sh、Single、multi-thread、CMS使用及参数调用
    l GC回收垃圾时机、GC日志打印设置
    l GC阶段,region无法提供服务如何如何处理
    l 安装、使用步骤、主要监控参数,如何根据参数进行调优设置
    精彩案例解析
    案例1:hot  region造成读请求瓶颈
    现象:某台机器的某个region读请求非常频繁,大量读请求集中在一台机器的某个region会造成该机器的压力陡增,JVM内存居高不下,load很高,使得client读取数据上达到瓶颈值。
    Mapreduce的性能调优
    Mapreduce中需要调优的相关参数
    Ø Dfs.block.size
    Ø Mapreduce
    Ø Io.sort.mb
    Ø Io.sort.spill.percent
    Ø Mapred.local.dir
    Ø Mapred.map.tasksmapred.tasktracker.map.tasks.maximum
    Ø Mapred.reduce. tasksmapred. Sktracker.reduce.tasks. sktracker
    l Map中选择合理的块大小
    l Reduce并行复制线程的调优
    l Map/reduce内存配置的原则及方法
    l 槽位数计算方法
    l 调度器的选择集调优
    精彩案例解析
    案例1:控制map & reduce个数
    现象:map个数取决于split个数,如果源文件使用压缩存储,则不可分割,一个文件一个map。非压缩文件使用默认block.size进行切分。对reduce因为是中间数据,可以控制reduce数量。
     

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