@ -0,0 +1,125 @@
|
||||
# 王祖旺个人周计划
|
||||
基于大数据技术发展方向，本周将重点进行分布式存储与计算框架的深入学习，为构建大数据处理能力奠定基础。
|
||||
|
||||
## 核心学习任务
|
||||
|
||||
### 1. HDFS分布式文件系统深入学习
|
||||
**学习重点**
|
||||
#### HDFS架构原理
|
||||
- NameNode元数据管理机制
|
||||
- DataNode数据块存储实现
|
||||
- 读写流程和一致性保证
|
||||
- 副本放置策略和机架感知
|
||||
|
||||
#### 高级特性
|
||||
- HDFS Federation架构
|
||||
- 快照(Snapshot)功能
|
||||
- 透明加密(Transparent Encryption)
|
||||
- Erasure Coding编码方案
|
||||
|
||||
#### 运维管理
|
||||
- Balancer负载均衡工具
|
||||
- Disk Balancer磁盘均衡
|
||||
- 权限控制(ACL)配置
|
||||
- Audit Log审计日志分析
|
||||
|
||||
**具体任务安排**
|
||||
- 周一: 研究NameNode HA实现和ZKFC机制
|
||||
- 周二: 实践Erasure Coding配置和性能测试
|
||||
- 周三: 分析HDFS源码中的RPC通信模型
|
||||
|
||||
### 2. Hadoop生态系统实践学习
|
||||
**学习重点**
|
||||
#### YARN深入
|
||||
- 资源调度算法(Fair/Capacity)
|
||||
- NodeManager资源隔离
|
||||
- ApplicationMaster工作机制
|
||||
- Timeline Server使用
|
||||
|
||||
#### 生态组件
|
||||
- HBase与HDFS集成
|
||||
- Hive数据仓库实践
|
||||
- ZooKeeper协调服务
|
||||
- Flume数据采集
|
||||
|
||||
**具体任务安排**
|
||||
- 周四: 搭建YARN HA集群并测试故障转移
|
||||
- 周五: 实践Hive on Spark配置优化
|
||||
- 周六上午: 完成HBase集群部署测试
|
||||
|
||||
### 3. Spark核心引擎学习
|
||||
**学习重点**
|
||||
#### 内核原理
|
||||
- RDD弹性数据集特性
|
||||
- DAG调度和执行计划
|
||||
- 内存管理机制
|
||||
- Shuffle优化策略
|
||||
|
||||
#### 开发实践
|
||||
- DataFrame API编程
|
||||
- Spark SQL优化技巧
|
||||
- 结构化流处理
|
||||
- 性能调优参数
|
||||
|
||||
**具体任务安排**
|
||||
- 周六下午: 编写Spark Core性能测试用例
|
||||
- 周日: 完成Structured Streaming实时处理demo
|
||||
- 周日晚上: 研究Spark Shuffle源码实现
|
||||
|
||||
## 学习资源和参考材料
|
||||
**核心书籍**
|
||||
- 《Hadoop技术内幕》系列
|
||||
- 《Spark权威指南》
|
||||
- 《大数据处理之道》
|
||||
|
||||
**技术文档**
|
||||
- Apache官方技术白皮书
|
||||
- HDFS Architecture Guide
|
||||
- Spark Performance Tuning Guide
|
||||
|
||||
**实验环境**
|
||||
- 3节点虚拟机集群(8C16G)
|
||||
- CDH 6.3.2发行版
|
||||
- Spark 3.1.3版本
|
||||
|
||||
## 学习成果和交付物
|
||||
**本周预期成果**
|
||||
1. HDFS技术分析报告(含性能测试数据)
|
||||
2. Hadoop生态组件部署文档
|
||||
3. Spark核心示例代码集
|
||||
4. 技术原理脑图总结
|
||||
|
||||
**能力目标**
|
||||
- 掌握HDFS高级特性和调优方法
|
||||
- 具备Hadoop生态集成部署能力
|
||||
- 熟练使用Spark核心API开发
|
||||
- 理解分布式计算调度原理
|
||||
|
||||
## 执行策略
|
||||
**时间管理**
|
||||
- 工作日: 19:00-23:00(4h)
|
||||
- 周末: 9:00-12:00, 14:00-18:00(7h)
|
||||
- 每日晨间30分钟复习
|
||||
|
||||
**学习方法**
|
||||
- 源码分析配合实操验证
|
||||
- 性能基准测试驱动学习
|
||||
- 技术方案对比研究
|
||||
- 技术博客输出总结
|
||||
|
||||
**进度控制**
|
||||
- 每日记录GitHub仓库
|
||||
- 模块学习完成后做演示
|
||||
- 关键问题记录issue跟踪
|
||||
|
||||
## 风险预案
|
||||
**潜在挑战**
|
||||
- 集群资源不足影响实验
|
||||
- 版本兼容性问题
|
||||
- 复杂概念理解困难
|
||||
|
||||
**应对措施**
|
||||
- 优先保证核心组件运行
|
||||
- 使用Docker简化环境
|
||||
- 结合多种资料对比学习
|
||||
- 技术社区寻求帮助
|
||||
Loading…
Reference in new issue