Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程(PPT-59张) - 物理部署分析

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。

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HDFS读写流程包括文件读取和写入两个主要过程。在文件读取过程中，客户端向NameNode发送读取文件请求，如果文件存在，则获取该文件的数据块位置信息并与多个DataNode并行建立连接获取数据。若文件不存在，则返回错误信息。在文件写入过程中，客户端发送写文件请求给NameNode，确认文件不存在后，将文件分块并并行存储到不同的DataNode上。写入完成后，客户端通知NameNode和DataNode，并等待确认信息，确认后提交写入操作。

在大数据开发中，MapReduce核心组件如Combiner、InputSplits、Mapper、Partitioner、Shuffle和Sort、InputFormat、Reducer以及RecordReader起着至关重要的作用。本课程通过59张PPT详细解析了这些关键组件的功能和优化技巧，包括自定义InputFormat、InputSplits和RecordReader，以及多文件输出的实现。学员将深入理解这些组件如何协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

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 核心配置文件：zoo.cfg 关键参数：数据目录、服务器列表、选举算法、会话超时 调优技巧 根据硬件资源和应用场景调整参数 使用监控工具跟踪性能指标 优化数据存储和处理流程 考虑集群规模和容错机制

ORACLE_HOME目录下的rdbms/admin文件夹中，utlxplan.sql文件可以创建sys.plan_table的公共同义词plan_table。

随着MySQL数据库管理技术的进步，备份与还原脚本、复制以及基础管理技能日益成为入门级MySQL培训的重要内容。

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。

tRow Source(行源) t用在查询中，由上一操作返回的符合条件的行的集合，即可以是表的全部行数据的集合；也可以是表的部分行数据的集合；也可以为对上2个row source进行连接操作(如join连接)后得到的行数据集合tPredicate(谓词) t一个查询中的WHERE限制条件t组合索引(concatenated index) t由多个列构成的索引，如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……)，则我t19 t们称idx_emp索引为组合索引。在组合索引中有一个重要的概念：引导列(leading column)，在上面的例子中，col1列为引导列。当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”，也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”，这样的限制条件都会使用索引，但是”where col2 = ? ”查询就不会使用该索引t驱动表也叫外表t访问路径(方法) -- access path t优化器在形成执行计划时需要做的一个重要选择是如何从数据库查询出需要的数据。对于SQL语句存取的任何表中的任何行，可能存在许多存取路径(存取方法)，通过它们可以定位和查询出需要的数据。优化器选择其中自认为是最优化的路径