天天讲 Hadoop 你真的用的转吗？

Posted 2021-04-13 过往记忆大数据

Hadoop作为大数据领域最主流的技术体系之一，重要性不言而喻。大家或多或少在实际开发中遇到过各种的突发问题，那么，导致问题频发的原因是什么？

因为你不懂大数据Hadoop的底层原理，其中80%的人只停留在使用框架的层面，对框架底层根本不清楚。而由于Hadoop开源的特性，更增加了开发者选择合适工具的难度。可想而知，技术的选择与使用，也是大数据开发者非常头疼的问题。

而我们平时在学习大数据时，最容易忽视的就是框架底层的部分。不少工作1-3年的工程师对Hadoop掌握是不到位的，很难进一步深入突破技术瓶颈，但它恰恰是BAT等一线大厂面试时最喜欢考察的问题之一。

所以，深入Hadoop框架底层的学习，会使你对Hadoop生态圈以及框架底层的运用有质的飞跃。

那怎么才能更好的掌握Hadoop架构呢？你需要一个可以把复杂的问题简单化，把晦涩的底层讲的通俗易懂的好老师，戚南塘（花名）就是这样一个人。

关于 老戚

前京东首席大数据架构师，十余年软件开发与架构经验，主导设计和实现过多套日活千万、每天百亿条数据级别的大数据系统，在处理高并发，海量数据方面有着大量的实战经验；

曾在百度担任大数据技术负责人，长期专注于大数据相关的实时/离线计算,入库,计算,清洗,多纬度计算,数据挖掘,机器学习等；

跟随一位十多年经验丰富的大数据应用开发者，你会得到哪些收获？

1.如何深入理解大数据的架构底层平台、大数据的应用开发和平台之间的关系；

2.以及如何更好的把相应的平台知识和应用开发结合起来的方法。

分享内容包括：

1

Hadoop能干什么

       01. 一个命令就是MapReduce

       02. hdfs，MapReduce，yarn简介

2

Hadoop的生态圈

       01. Hadoop核心组件有哪些？

       02. 广义Hadoop指什么？

       03. spark与Hadoop之间有什么联系？

       04. 生态圈中常用组件产品详细介绍

       05. 典型的组合使用场景

3

Hadoop的Java，Python示例

       01. 基于Java示例

       02. 基于Python示例

4

千万级日活app用户实战案例

       01. 数据埋点

       02. 负载均衡

       03. 消费写入hdfs

       04. 提取固定格式数据

       05. 用户相似度计算

       06. 用户画像入库

       07. 实时计算

5

某公司大量nginx log均衡导入hive

       01. log format

       02. 切分

       03. 入库

       04. hive QL

       05. 不战而屈人之兵

6

大数据实际开发中常见问题解决方案

       01. namenode的高可用

       02. resource manager的高可用

      03. 坏掉或增加一台data node，怎么处理？

       04. Hadoop的权限控制到底能控制到什么程度？

       05. raid or jbod

       06. balancer？按照什么标准balance？

       07. nginx的数据源怎么导入Hadoop？

       08. 是不是要考虑hive？

       09. hive无比强大的正则

       10. hive的高可用怎么处理？

在最开始的10Km，谁都觉得轻松，包括那些很菜的菜鸟，所以你要稳步提速；在最后的10Km，谁都觉得疲累，包括很牛的牛人，所以你得咬牙挺住。