Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程(PPT-59张)

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。

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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。

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MySQL数据库系统的开发者 数据库管理员 (DBA) 对MySQL性能优化感兴趣的技术爱好者

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。

加速数据库查询 数据库查询性能是应用效率的关键。以下技巧有助于优化SQL查询： 1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划，识别瓶颈。 2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引，过多的索引会影响写入性能。 3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询，尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *，明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。 4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据，例如使用 INT 而不是 VARCHAR 存储数字。* 避免对索引列进行函数操作，这会使索引失效。 5. 其他优化技巧:* 使用数据库缓存机制，例如查询缓存、对象缓存等。* 定期进行数据库维护，例如更新统计信息、重建索引等。 注意:* 具体的优化方法取决于数据库类型、数据量和应用场景。* 在进行任何优化之前，请先备份数据。