HDFS容错机制：故障类型及监测方法

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课程介绍

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适合人群

hadoop运维人员，大数据开发人员。

你将会学到

本课程主要介绍大数据平台hadoop下分布式文件系统HDFS存储原理与实现过程、分布式计算MapReduce与yarn工作机制，通过本课程的学习，学员对hadoop运行机制有更深入的了解。

课程简介

一、分布式文件系统HDFS存储原理

1、HDFS写入数据过程分析

2、HDFS读取文件过程分析

3、HDFS容错机制：故障类型及监测方法

4、HDFS容错机制：读写容错方法

5、HDFS容错机制：数据节点（DN）失效策略

6、HDFS备份容错规则

二、分布式计算MapReduce与yarn工作机制

1、第一代hadoop组成与结构（MapReduce角色分配、MapReduce执行流程）

2、第二代hadoop组成与结构

3、yarn运行架构

4、YARN中提交应用程序流程

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Linux资深技术专家，畅销书籍《循序渐进Linux》、《高性能Linux服务器构建实战》作者，曾就职于新浪、万网，目前服务于上海好耶集团，具有多年的自动化运维和管理经验，擅长Linux、集群应用、Mysql、Oracle等方面的系统管理、性能调优，规划设计，实战经验丰富。目前关注于Hadoop数据平台以及和Hadoop相关的生态系统的运维、监控、部署、优化等技术。

课程大纲

自动连播

第一章分布式文件系统HDFS存储原理
1-1
试看 HDFS写入数据过程分析
16:11
1-2
HDFS读取文件过程分析
14:41
1-3
HDFS容错机制：故障类型及监测方法
13:36
1-4
HDFS容错机制：读写容错、数据节点（DN）失效策略、备份容错规则
24:20
1-5
hadoop大数据平台硬件和网络选型经验
15:18
第二章分布式计算MapReduce与yarn工作机制
2-1
第一代hadoop中MapReduce角色分配过程
20:04
2-2
第一代hadoop中MapReduce执行流程
20:08
2-3
第二代hadoop中yarn运行架构
19:39
2-4
第二代hadoop中YARN中提交应用程序流程
19:03
第三章结课测试
3-1
结课测试
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