Hadoop大数据开发与性能调优实战MapReduce核心组件详解

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这是一门关于Hadoop大数据开发与性能调优的实战培训课程，共包含59张PPT。学员将通过本课程深入了解Hadoop在大数据开发中的实际应用，并学习如何优化其性能。课程内容涵盖了从基础概念到高级技术的全面讲解，适合希望深入了解和实践大数据处理的专业人士。

在Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程中，我们深入探讨了Hadoop集群的物理分布及其影响因素。

深入浅出MapReduce 本指南带您探索Hadoop生态系统的基石——MapReduce。从并行计算的基本原理到实际应用场景，我们将逐步揭开MapReduce的神秘面纱。 核心概念解析 MapReduce编程模型 数据分片与任务调度 Shuffle与排序机制 容错处理 实战案例 通过典型案例分析，例如词频统计、数据去重等，演示如何利用MapReduce解决实际问题，并提供代码示例和优化技巧。 进阶学习 MapReduce性能调优 与其他Hadoop组件集成 高级MapReduce API

实战指南：Hadoop、Spark、Zookeeper 构建与调优 这份指南涵盖了 Hadoop、Spark 和 Zookeeper 的配置要点，帮助您构建和优化这些大数据平台的核心组件。 Hadoop 配置 核心配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 关键参数：数据存储路径、副本数量、内存分配、任务调度策略 Spark 配置 核心配置文件：spark-defaults.conf、spark-env.sh 关键参数：执行模式、资源分配、序列化方式、shuffle 行为 Zookeeper 配置 核心

数据库性能影响数据库系统性能的要素： 主机CPU, RAM, 存储系统; 操作系统参数配置, ORACLE参数配置; 应用方面：数据库设计及SQL编程的质量。 一个性能优秀的应用系统需要： 良好的硬件配置； 正确合理的数据库及中间件参数配置； 合理的数据库设计； 良好的SQL编程； 运行期的性能优化。

Hadoop大数据平台的核心技术之一，MapReduce，源于谷歌的分布式计算模型。

MySQL性能调优、高可用与监控实战指南 资深MySQL专家基于最新版本，倾囊相授高性能MySQL服务器构建之道。从故障诊断、表设计、SQL优化，到性能参数调优、mydumper逻辑、xtrabackup热备份与恢复，再到MySQL高可用集群搭建与管理、性能和服务监控，本书全方位深入解析MySQL服务器管理与维护技巧。 本书以实战为导向，内容源于作者多年实践经验总结和新知识拓展，并针对运维人员、DBA等相关工作者可能遇到的典型疑难问题，提供实用情景模拟和解决方案。无论您是否已经遇到过此类问题，本书都将为您提供宝贵参考，助您从容应对未来挑战。 适合读者： 希望构建和管理高性能、高可用性MyS

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。