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小象学院Hadoop进阶教程第一期（价值699元）：
第一部分. MapReduce
Mapreduce工作流程及基本架构回顾
运维相关
参数调优
benchmark
reuse jvm
错误感知及speculative执行
task日志分析
可容忍错误百分比设置及跳过坏记录
选择fairescheduler等其他调度器优化性能
开发相关
数据类型选择
实现自定义writable数据类型、自定义key
一个mapper中输出不同类型value
InputFormat/OutputFormat，原理及定制
Mapper/Reducer/Combiner，Combiner的使用及其对mapreduce框架优化的作用
Partitioner定制
排序策略GroupingComparator/SortComparator
任务调度原理及修改方法（案例，map/reduce共享slot，按标识精准map/reduce调度）
Streaming
DistributedCache
mapreduce任务间依赖
counter
JobChild参数设置
性能优化
第二部分. hdfs
HDFS API
fuse（C API）
压缩
HDFS benchmark
Datanode添加及删除
多盘支持，磁盘错误感知
hdfs raid
HDFS block size设置相关问题
文件备份数设置
HDFS中合并文件
第三部分. Hadoop工具
dfsadmin/mradmin/balancer/distcp/fsck/fs/job
监控及报警
hadoop配置管理
第四部分. Hadoop调试
Log
本地模式调试map/reduce任务
远程调试
第五部分. 问题分析
Java GC介绍及java进程常用的分析工具jstat、jhat、jmap
top/iostat/netstat/lsof等
Jstack/kill -3
Strace
nload/tcpdump
第六部分.分析示例
MapReduce简单分析
用MapReduce实现Group-by
用MapReduce实现倒排索引
MapReduce实现直方图
MapReduce实现Join
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