hdfs、MapReduce、yarn、MapReduce案例

适用人群:Java开发人员、运维人员

共68课时 更新时间:2019-06-26 20:57:01

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本课程一共两天课时。详细的讲解了关于hadoop分布式存储框架的,包括:存储模型。架构模型。副本放置策略。读写流程。以及架构的伪分布式、全分布式和高可用的安装。让大数据的初学者可以从中。了解体会,逐步掌握大数据的分布式计算的理念和核心技术。

本课程共2小时课时。从底层的mapreduce框架的计算架构、模型,版本以及源码分析整个mr框架的计算原理,深入浅出,了解mr框架的精华。

本课程共计3小时课时。主要是介绍在原有maprede框架的基础之上加入了yarn资源管理的完善方案,避免框架在计算时资源的重复计算,以及高可用方案。

本课程共计2天的课时,主要是在已经掌握了hdfs和mr框架原理后,通过实际的案例学习haddoop的计算框架的使用。

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