大数据测试¶
课程描述¶
在当下大数据的快速增长和广泛应用的背景下,大数据平台的稳定性和可靠性显得尤为重要,通过本课程的学习,学员将具备扎实的大数据理论基础和丰富的实战经验,能够完成大数据平台的搭建、优化和管理工作。
课程收益¶
通过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:
- 掌握大数据技术的核心概念和发展趋势,对 Hadoop 生态体系有全面的了解。
- 熟练掌握 HDFS 的理论基础和实际操作,能够搭建并管理 Hadoop 伪分布式系统。
- 深入理解 HDFS 的读写流程,能够针对 HDFS 的性能瓶颈进行调优。
- 掌握 MapReduce 的理论基础,能够编写简单的 MapReduce 程序,并解决实际的数据处理问题。
- 熟悉 Hadoop Yarn 的架构演进,能够搭建并管理 Hadoop 全分布式系统。
- 理解分布式系统的 CAP 理论,对分布式系统的设计和优化有更深的认识。
- 掌握 ZooKeeper 的理论知识,能够搭建并验证 ZooKeeper 的选举机制。
- 熟悉 Hadoop 高可用系统的理论基础,能够搭建并管理 Hadoop 高可用系统,确保大数据平台的稳定性和可靠性。
授课形式¶
- 课堂讲授
- 讲义解析
- 测试情景模拟
- 项目实战
讲师介绍¶
大数据测试¶
知识点¶
形式 | 章节 |
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知识点 | 大数据简介 |
知识点 | HDFS理论基础 |
知识点 | 【实战】Hadoop伪分布式系统搭建 |
知识点 | HDFS进阶-深入理解读写流程 |
知识点 | MapReduce理论基础 |
知识点 | 【实战】MapReduce练习统计最高温度 |
知识点 | MapReduce进阶-深入理解工作流程 |
知识点 | Hadoop架构演进-Yarn |
知识点 | 【实战】Hadoop全分布式系统搭建 |
知识点 | 分布式系统CAP理论 |
知识点 | ZooKeeper理论学习 |
知识点 | 【实战】Zookeepr搭建-验证选举机制 |
知识点 | Hadoop高可用系统理论基础 |
知识点 | 【实战】Hadoop高可用系统搭建 |