《10小时精通Hadoop开发》课程体系全解析

一、课程技术架构
本课程采用Hadoop 3.3.4商业发行版作为教学基准环境，包含单节点伪分布式与三节点集群两种部署模式。实验环境预集成JDK11+Python3.9开发套件，支持Windows/WSL2与CentOS双平台部署方案。课程配套提供Eclipse/IntelliJ双版本项目模板，包含12个核心API开发示例。

二、核心技术模块

1. HDFS分布式存储

• 架构剖析：NameNode高可用机制、DataNode存储策略（副本放置算法）

• 实战操作：Shell命令行交互（put/get/rm）、Java API文件读写（FSDataInputStream）

• 运维监控：WebUI监控指标解读（Live Nodes/Under-Replicated Blocks）

2. YARN资源调度

• 组件详解：ResourceManager负载均衡策略、NodeManager容器管理机制

• 任务提交：YARN REST API使用规范、MapReduce作业全生命周期监控

• 调度优化：Capacity Scheduler队列配置（max-parallel-applications）

3. MapReduce编程

• 开发框架：Mapper/Reducer类继承结构、Combiner优化技巧

• 数据流转：Shuffle过程深度解析（Partitioner/Sort阶段）

• 调试工具：JobHistory Server日志追溯（Task Attempts详情）

三、进阶技术拓展

1. 生态工具链

• 日志分析：使用HiveQL进行UV/PV统计（GROUP BY/HAVING）

• 集群管理：ZooKeeper实现HA故障切换（自动主从选举）

• 版本迁移：Hadoop2.x到3.x升级要点（EC擦除编码配置）

2. 开发框架整合

• Spring集成：HadoopTemplate操作模板（ResourceLoader使用）

• 多引擎对比：Spark RDD/Flink DataStream/Beam批流一体执行模式

• 容器化部署：Docker-Compose构建Hadoop集群（网络模式配置）

四、实战项目体系

1. 慕课网日志分析

• 数据清洗：正则表达式过滤无效记录（HTTP状态码过滤）

• 维度统计：MapReduce实现多维分析（时间/地域/设备类型）

• 可视化呈现：ECharts生成热力图报表（用户访问时段分布）

2. 集群调优实战

• 性能瓶颈检测：YARN Timeline Server监控资源争用

• 参数优化：mapreduce.reduce.memory.mb配置黄金法则

• 容错测试：模拟DataNode宕机数据恢复过程