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+# 李涛第四周个人学习计划
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+## 个人学习目标
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+基于小组会议确定的项目方向，本周将重点进行大数据平台故障检测相关的理论学习和技术储备，为后续的实践开发奠定坚实基础。
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+## 核心学习任务
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+### 1. HDFS分布式文件存储系统学习
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+#### 学习重点
+- **HDFS架构和原理**
+  - HDFS存储架构
+  - HDFS文件读写原理
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+- **HDFS的Shell操作**
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+- **使用HDFS开发调试HDFS程序**
+  - 创建项目及添加包
+  - 编写程序
+  - 部署应用程序
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+#### 具体任务安排
+- **周一**: 学习HDFS架构和原理
+- **周二**: 学习HDFS的Shell操作
+- **周三**: 学习使用HDFS开发调试HDFS程序
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+### 2. Hadoop生态系统实践学习
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+#### 学习重点
+- **Hadoop组成**
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+- **Hadoop运行环境搭建**
+  - 模板虚拟机环境准备及克隆虚拟机
+  - 在Hadoop102安装JDK及Hadoop
+  - Hadoop目录结构
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+- **Hadoop运行模式**
+  - 编写集群分发脚本 xsync
+  - SSH 无密登录配置
+  - 集群配置和群起集群
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+#### 具体任务安排
+- **周四上午**: 学习Hadoop组成
+- **周四下午**: 研究Hadoop运行环境搭建
+- **周五上午**: 学习Hadoop运行模式
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+### 3. 环境搭建和配置实践
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+#### 学习重点
+- **虚拟机环境准备**
+  - Linux系统安装和基础配置
+  - 网络配置和SSH免密登录设置
+  - Java环境安装和配置
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+- **Hadoop集群搭建**
+  - 3-5台虚拟机的集群架构设计
+  - Hadoop软件下载、安装和配置
+  - 集群启动测试和验证
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+- **环境优化和故障模拟**
+  - 系统参数调优和性能监控
+  - 故障场景设计和模拟测试
+  - 日志收集和分析工具配置
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+#### 具体任务安排
+- **周五下午**: 准备虚拟机环境，安装Linux系统和Java环境
+- **周六**: 搭建Hadoop集群，完成基础配置和测试
+- **周日**: 进行故障模拟测试，收集故障数据样本
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+### 4. 理论基础补充学习
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+#### 学习重点（适度了解）
+- **分布式系统基础概念**
+  - 分布式系统的基本特征和挑战
+  - 数据一致性和容错机制简介
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+- **大数据处理模式**
+  - 批处理和流处理的基本概念
+  - 大数据处理的常见架构模式
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+- **大模型技术应用**
+  - RAG技术在运维中的应用场景
+  - 提示词工程的基本方法
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+#### 具体任务安排
+- **每日晚间**: 轻量化理论学习，重点关注与实践相关的概念
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+## 学习资源和参考材料
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+### 核心书籍
+1. 《Hadoop权威指南》- 大数据平台技术详解和实践指导
+2. 《Hadoop实战》- 实际项目开发和部署经验
+3. 《HDFS源码分析与开发实战》- 深入理解HDFS内部机制
+4. 《大数据技术原理与应用》- 大数据生态系统概览
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+### 技术文档和官方资料
+1. Apache Hadoop官方文档和配置指南
+2. HDFS架构设计文档和最佳实践
+3. Hadoop集群部署和运维手册
+4. MapReduce编程指南和示例代码
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+### 在线资源和实践教程
+1. Hadoop官方教程和快速入门指南
+2. HDFS命令行操作和管理实践
+3. 虚拟机环境搭建视频教程
+4. Hadoop故障排查和性能优化案例
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+## 学习成果和交付物
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+### 本周预期成果
+1. **HDFS实践报告**: HDFS架构理解和配置实践总结
+2. **Hadoop集群搭建文档**: 详细的集群部署步骤和配置说明
+3. **环境配置手册**: 虚拟机环境准备和优化配置指南
+4. **故障模拟测试报告**: 故障场景设计和测试结果分析
+5. **MapReduce程序示例**: 完成的WordCount等基础程序代码
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+### 能力提升目标
+- 熟练掌握HDFS的架构原理和操作管理
+- 具备Hadoop集群的部署和运维能力
+- 能够进行基本的MapReduce程序开发
+- 掌握虚拟机环境配置和故障模拟技能
+- 为后续的故障检测系统开发做好环境准备
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+## 学习计划执行策略
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+### 时间安排
+- **工作日**: 每日4-5小时专注学习和实践时间
+- **周末**: 每日6-8小时集中进行环境搭建和配置实践
+- **总计**: 本周预计投入35-40小时学习和实践时间
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+### 学习方法
+1. **理论与实践结合**: 边学习理论边进行实际操作验证
+2. **环境搭建优先**: 优先完成虚拟机和Hadoop环境配置
+3. **循序渐进**: 从单机模式开始，逐步搭建分布式集群
+4. **问题驱动**: 通过解决实际配置问题加深理解
+5. **文档记录**: 详细记录配置步骤和遇到的问题解决方案
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+### 进度跟踪
+- 每日记录环境配置进度和遇到的技术问题
+- 每完成一个配置阶段进行功能测试验证
+- 每两天与小组成员分享配置经验和问题解决方案
+- 周末进行阶段性总结和下周环境优化计划
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+## 风险预案
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+### 潜在挑战
+1. **环境配置复杂**: Hadoop集群配置涉及多个组件，可能遇到兼容性问题
+2. **虚拟机资源限制**: 硬件资源可能不足以支持完整的分布式集群
+3. **网络配置难题**: 虚拟机网络配置和SSH连接可能出现问题
+4. **版本兼容性**: 不同版本的Hadoop、Java可能存在兼容性问题
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+### 应对策略
+1. **分步骤配置**: 先完成单机模式，再逐步扩展到伪分布式和完全分布式
+2. **资源优化**: 合理分配虚拟机资源，采用轻量化配置方案
+3. **文档参考**: 严格按照官方文档和成熟教程进行配置
+4. **版本统一**: 选择稳定的版本组合，避免使用最新的不稳定版本
+5. **问题记录**: 详细记录遇到的问题和解决方案，建立个人知识库
+6. **团队协作**: 与小组成员共享配置经验，互相帮助解决技术难题
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+**备注**: 本计划将根据实际环境配置进度和遇到的技术问题进行动态调整，优先确保Hadoop环境的成功搭建和基本功能验证，为后续的故障检测项目奠定坚实的技术基础。