[TOC]
# MAPREDUCE加强
## 1. 自定义inputFormat
### 1.1 需求
> 无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案
### 1.2 分析
> 小文件的优化无非以下几种方式：
1) 在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS
2) 在业务处理之前，在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并
3) 在mapreduce处理时，可采用combineInputFormat提高效率
### 1.3 实现
> 本节实现的是上述第二种方式
> 程序的核心机制：
> 自定义一个InputFormat
> 改写RecordReader，实现一次读取一个完整文件封装为KV
> 在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件
> 代码如下：
> 自定义InputFromat
~~~
public class WholeFileInputFormat extends
FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable> {
//设置每个小文件不可分片,保证一个小文件生成一个key-value键值对
@Override
protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
return false;
}
@Override
public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> createRecordReader(
InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException,
InterruptedException {
WholeFileRecordReader reader = new WholeFileRecordReader();
reader.initialize(split, context);
return reader;
}
}
~~~
> 自定义RecordReader
~~~
class WholeFileRecordReader extends RecordReader<NullWritable, BytesWritable> {
private FileSplit fileSplit;
private Configuration conf;
private BytesWritable value = new BytesWritable();
private boolean processed = false;
@Override
public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
throws IOException, InterruptedException {
this.fileSplit = (FileSplit) split;
this.conf = context.getConfiguration();
}
@Override
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
if (!processed) {
byte[] contents = new byte[(int) fileSplit.getLength()];
Path file = fileSplit.getPath();
FileSystem fs = file.getFileSystem(conf);
FSDataInputStream in = null;
try {
in = fs.open(file);
IOUtils.readFully(in, contents, 0, contents.length);
value.set(contents, 0, contents.length);
} finally {
IOUtils.closeStream(in);
}
processed = true;
return true;
}
return false;
}
@Override
public NullWritable getCurrentKey() throws IOException,
InterruptedException {
return NullWritable.get();
}
@Override
public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException,
InterruptedException {
return value;
}
@Override
public float getProgress() throws IOException {
return processed ? 1.0f : 0.0f;
}
@Override
public void close() throws IOException {
// do nothing
}
}
~~~
> 定义mapreduce处理流程
~~~
public class SmallFilesToSequenceFileConverter extends Configured implements
Tool {
static class SequenceFileMapper extends
Mapper<NullWritable, BytesWritable, Text, BytesWritable> {
private Text filenameKey;
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
InputSplit split = context.getInputSplit();
Path path = ((FileSplit) split).getPath();
filenameKey = new Text(path.toString());
}
@Override
protected void map(NullWritable key, BytesWritable value,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(filenameKey, value);
}
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hdfs");
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
.getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 2) {
System.err.println("Usage: combinefiles <in> <out>");
System.exit(2);
}
Job job = Job.getInstance(conf,"combine small files to sequencefile");
// job.setInputFormatClass(WholeFileInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(BytesWritable.class);
job.setMapperClass(SequenceFileMapper.class);
return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
int exitCode = ToolRunner.run(new SmallFilesToSequenceFileConverter(),
args);
System.exit(exitCode);
}
}
~~~
## 2. 自定义outputFormat
### 2.1 需求
> 现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：
1) 从原始日志文件中读取数据
2) 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志
3) 如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录
### 2.2 分析
> 程序的关键点是要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可以通过自定义outputformat来实现
### 2.3 实现
> 实现要点：
1) 在mapreduce中访问外部资源
2) 自定义outputformat，改写其中的recordwriter，改写具体输出数据的方法write()
> 代码实现如下：
> 数据库获取数据的工具
~~~
public class DBLoader {
public static void dbLoader(HashMap<String, String> ruleMap) {
Connection conn = null;
Statement st = null;
ResultSet res = null;
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hdp-node01:3306/urlknowledge", "root", "root");
st = conn.createStatement();
res = st.executeQuery("select url,content from urlcontent");
while (res.next()) {
ruleMap.put(res.getString(1), res.getString(2));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try{
if(res!=null){
res.close();
}
if(st!=null){
st.close();
}
if(conn!=null){
conn.close();
}
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
DBLoader db = new DBLoader();
HashMap<String, String> map = new HashMap<String,String>();
db.dbLoader(map);
System.out.println(map.size());
}
}
~~~
> 自定义一个outputformat
~~~
public class LogEnhancerOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable>{
@Override
public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
Path enhancePath = new Path("hdfs://hdp-node01:9000/flow/enhancelog/enhanced.log");
Path toCrawlPath = new Path("hdfs://hdp-node01:9000/flow/tocrawl/tocrawl.log");
FSDataOutputStream enhanceOut = fs.create(enhancePath);
FSDataOutputStream toCrawlOut = fs.create(toCrawlPath);
return new MyRecordWriter(enhanceOut,toCrawlOut);
}
static class MyRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable>{
FSDataOutputStream enhanceOut = null;
FSDataOutputStream toCrawlOut = null;
public MyRecordWriter(FSDataOutputStream enhanceOut, FSDataOutputStream toCrawlOut) {
this.enhanceOut = enhanceOut;
this.toCrawlOut = toCrawlOut;
}
@Override
public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
//有了数据，你来负责写到目的地 —— hdfs
//判断，进来内容如果是带tocrawl的，就往待爬清单输出流中写 toCrawlOut
if(key.toString().contains("tocrawl")){
toCrawlOut.write(key.toString().getBytes());
}else{
enhanceOut.write(key.toString().getBytes());
}
}
@Override
public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
if(toCrawlOut!=null){
toCrawlOut.close();
}
if(enhanceOut!=null){
enhanceOut.close();
}
}
}
}
~~~
> 开发mapreduce处理流程
~~~
/**
* 这个程序是对每个小时不断产生的用户上网记录日志进行增强(将日志中的url所指向的网页内容分析结果信息追加到每一行原始日志后面)
*
* @author
*
*/
public class LogEnhancer {
static class LogEnhancerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
HashMap<String, String> knowledgeMap = new HashMap<String, String>();
/**
* maptask在初始化时会先调用setup方法一次 利用这个机制，将外部的知识库加载到maptask执行的机器内存中
*/
@Override
protected void setup(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
DBLoader.dbLoader(knowledgeMap);
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = StringUtils.split(line, "\t");
try {
String url = fields[26];
// 对这一行日志中的url去知识库中查找内容分析信息
String content = knowledgeMap.get(url);
// 根据内容信息匹配的结果，来构造两种输出结果
String result = "";
if (null == content) {
// 输往待爬清单的内容
result = url + "\t" + "tocrawl\n";
} else {
// 输往增强日志的内容
result = line + "\t" + content + "\n";
}
context.write(new Text(result), NullWritable.get());
} catch (Exception e) {
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(LogEnhancer.class);
job.setMapperClass(LogEnhancerMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 要将自定义的输出格式组件设置到job中
job.setOutputFormatClass(LogEnhancerOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// 虽然我们自定义了outputformat，但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat
// 而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以，在这还得指定一个输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
System.exit(0);
}
}
~~~
## 3. 自定义GroupingComparator
### 3.1 需求
> 有如下订单数据
| 订单id | 商品id | 成交金额
| --- | --- |--- |
| Order_0000001| Pdt_01| 222.8|
| Order_0000001| Pdt_05| 25.8|
| Order_0000002| Pdt_03| 522.8|
| Order_0000002| Pdt_04| 122.4|
| Order_0000002| Pdt_05| 722.4|
| Order_0000003| Pdt_01| 222.8|
> 现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易
### 3.2 分析
1) 利用“订单id和成交金额”作为key，可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区，按照金额排序，发送到reduce
2) 在reduce端利用groupingcomparator将订单id相同的kv聚合成组，然后取第一个即是最大值
### 3.3 实现
> 自定义groupingcomparator
~~~
/**
* 用于控制shuffle过程中reduce端对kv对的聚合逻辑
* @author duanhaitao@itcast.cn
*
*/
public class ItemidGroupingComparator extends WritableComparator {
protected ItemidGroupingComparator() {
super(OrderBean.class, true);
}
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
OrderBean abean = (OrderBean) a;
OrderBean bbean = (OrderBean) b;
//将item_id相同的bean都视为相同，从而聚合为一组
return abean.getItemid().compareTo(bbean.getItemid());
}
}
~~~
> 定义订单信息bean
~~~
/**
* 订单信息bean，实现hadoop的序列化机制
* @author duanhaitao@itcast.cn
*
*/
public class OrderBean implements WritableComparable<OrderBean>{
private Text itemid;
private DoubleWritable amount;
public OrderBean() {
}
public OrderBean(Text itemid, DoubleWritable amount) {
set(itemid, amount);
}
public void set(Text itemid, DoubleWritable amount) {
this.itemid = itemid;
this.amount = amount;
}
public Text getItemid() {
return itemid;
}
public DoubleWritable getAmount() {
return amount;
}
@Override
public int compareTo(OrderBean o) {
int cmp = this.itemid.compareTo(o.getItemid());
if (cmp == 0) {
cmp = -this.amount.compareTo(o.getAmount());
}
return cmp;
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(itemid.toString());
out.writeDouble(amount.get());
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
String readUTF = in.readUTF();
double readDouble = in.readDouble();
this.itemid = new Text(readUTF);
this.amount= new DoubleWritable(readDouble);
}
@Override
public String toString() {
return itemid.toString() + "\t" + amount.get();
}
}
~~~
> 编写mapreduce处理流程
~~~
/**
* 利用secondarysort机制输出每种item订单金额最大的记录
* @author duanhaitao@itcast.cn
*
*/
public class SecondarySort {
static class SecondarySortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, OrderBean, NullWritable>{
OrderBean bean = new OrderBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = StringUtils.split(line, "\t");
bean.set(new Text(fields[0]), new DoubleWritable(Double.parseDouble(fields[1])));
context.write(bean, NullWritable.get());
}
}
static class SecondarySortReducer extends Reducer<OrderBean, NullWritable, OrderBean, NullWritable>{
//在设置了groupingcomparator以后，这里收到的kv数据 就是： <1001 87.6>,null <1001 76.5>,null ....
//此时，reduce方法中的参数key就是上述kv组中的第一个kv的key：<1001 87.6>
//要输出同一个item的所有订单中最大金额的那一个，就只要输出这个key
@Override
protected void reduce(OrderBean key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(key, NullWritable.get());
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(SecondarySort.class);
job.setMapperClass(SecondarySortMapper.class);
job.setReducerClass(SecondarySortReducer.class);
job.setOutputKeyClass(OrderBean.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//指定shuffle所使用的GroupingComparator类
job.setGroupingComparatorClass(ItemidGroupingComparator.class);
//指定shuffle所使用的partitioner类
job.setPartitionerClass(ItemIdPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(3);
job.waitForCompletion(true);
}
}
~~~
## 4. Mapreduce中的DistributedCache应用
### 4.1 Map端join案例
#### 4.1.1 需求
> 实现两个“表”的join操作，其中一个表数据量小，一个表很大，这种场景在实际中非常常见，比如“订单日志” join “产品信息”
#### 4.1.2 分析
> --原理阐述
1. 适用于关联表中有小表的情形；
2. 可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果
3. 可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度
1. --示例：先在mapper类中预先定义好小表，进行join
2. --并用distributedcache机制将小表的数据分发到每一个maptask执行节点，从而每一个maptask节点可以从本地加载到小表的数据，进而在本地即可实现join
#### 4.1.3 实现
~~~
public class TestDistributedCache {
static class TestDistributedCacheMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{
FileReader in = null;
BufferedReader reader = null;
HashMap<String,String> b_tab = new HashMap<String, String>();
String localpath =null;
String uirpath = null;
//是在map任务初始化的时候调用一次
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
//通过这几句代码可以获取到cache file的本地绝对路径，测试验证用
Path[] files = context.getLocalCacheFiles();
localpath = files[0].toString();
URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
//缓存文件的用法——直接用本地IO来读取
//这里读的数据是map task所在机器本地工作目录中的一个小文件
in = new FileReader("b.txt");
reader =new BufferedReader(in);
String line =null;
while(null!=(line=reader.readLine())){
String[] fields = line.split(",");
b_tab.put(fields[0],fields[1]);
}
IOUtils.closeStream(reader);
IOUtils.closeStream(in);
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//这里读的是这个map task所负责的那一个切片数据（在hdfs上）
String[] fields = value.toString().split("\t");
String a_itemid = fields[0];
String a_amount = fields[1];
String b_name = b_tab.get(a_itemid);
// 输出结果 1001 98.9 banan
context.write(new Text(a_itemid), new Text(a_amount + "\t" + ":" + localpath + "\t" +b_name ));
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(TestDistributedCache.class);
job.setMapperClass(TestDistributedCacheMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//这里是我们正常的需要处理的数据所在路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//不需要reducer
job.setNumReduceTasks(0);
//分发一个文件到task进程的工作目录
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop-server01:9000/cachefile/b.txt"));
//分发一个归档文件到task进程的工作目录
// job.addArchiveToClassPath(archive);
//分发jar包到task节点的classpath下
// job.addFileToClassPath(jarfile);
job.waitForCompletion(true);
}
}
~~~
## 5. Mapreduce的其他补充
### 5.1 计数器应用
> 在实际生产代码中，常常需要将数据处理过程中遇到的不合规数据行进行全局计数，类似这种需求可以借助mapreduce框架中提供的全局计数器来实现
> 示例代码如下：
~~~
public class MultiOutputs {
//通过枚举形式定义自定义计数器
enum MyCounter{MALFORORMED,NORMAL}
static class CommaMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split(",");
for (String word : words) {
context.write(new Text(word), new LongWritable(1));
}
//对枚举定义的自定义计数器加1
context.getCounter(MyCounter.MALFORORMED).increment(1);
//通过动态设置自定义计数器加1
context.getCounter("counterGroupa", "countera").increment(1);
}
}
~~~
### 5.2 多job串联
> 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个mapreduce程序串联处理，多job的串联可以借助mapreduce框架的JobControl实现
> 示例代码：
~~~
ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration());
ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(job2.getConfiguration());
ControlledJob cJob3 = new ControlledJob(job3.getConfiguration());
cJob1.setJob(job1);
cJob2.setJob(job2);
cJob3.setJob(job3);
// 设置作业依赖关系
cJob2.addDependingJob(cJob1);
cJob3.addDependingJob(cJob2);
JobControl jobControl = new JobControl("RecommendationJob");
jobControl.addJob(cJob1);
jobControl.addJob(cJob2);
jobControl.addJob(cJob3);
// 新建一个线程来运行已加入JobControl中的作业，开始进程并等待结束
Thread jobControlThread = new Thread(jobControl);
jobControlThread.start();
while (!jobControl.allFinished()) {
Thread.sleep(500);
}
jobControl.stop();
return 0;
~~~
### 5.3 Configuration对象高级应用
## 6. mapreduce参数优化
### 1.MapReduce重要配置参数
#### 1.1 资源相关参数
> //以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效
1. mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
2. mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
3. mapreduce.map.cpu.vcores: 每个Map task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1
4. mapreduce.reduce.cpu.vcores: 每个Reduce task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1
5. mapreduce.map.java.opts: Map Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heap size等参数, e.g.“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” （@taskid@会被Hadoop框架自动换为相应的taskid）, 默认值: “”
6. mapreduce.reduce.java.opts: Reduce Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heap size等参数, e.g.“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”
> //应该在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效
7) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 给应用程序container分配的最小内存
8) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 给应用程序container分配的最大内存
9) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
10) yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32
11) yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192
> //shuffle性能优化的关键参数，应在yarn启动之前就配置好
12) mapreduce.task.io.sort.mb 100 //shuffle的环形缓冲区大小，默认100m
13) mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 //环形缓冲区溢出的阈值，默认80%
#### 1.2 容错相关参数
1) mapreduce.map.maxattempts: 每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
2) mapreduce.reduce.maxattempts: 每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
3) mapreduce.map.failures.maxpercent: 当失败的Map Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0. 如果你的应用程序允许丢弃部分输入数据，则该该值设为一个大于0的值，比如5，表示如果有低于5%的Map Task失败（如果一个Map Task重试次数超过mapreduce.map.maxattempts，则认为这个Map Task失败，其对应的输入数据将不会产生任何结果），整个作业扔认为成功。
4) mapreduce.reduce.failures.maxpercent: 当失败的Reduce Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0.
5) mapreduce.task.timeout: Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：如果一个task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该task处于block状态，可能是卡住了，也许永远会卡主，为了防止因为用户程序永远block住不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是300000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。
#### 1.3 本地运行mapreduce 作业
> 设置以下几个参数:
> mapreduce.framework.name=local
> mapreduce.jobtracker.address=local
> fs.defaultFS=local
#### 1.4 效率和稳定性相关参数
1) mapreduce.map.speculative: 是否为Map Task打开推测执行机制，默认为false
2) mapreduce.reduce.speculative: 是否为Reduce Task打开推测执行机制，默认为false
3) mapreduce.job.user.classpath.first & mapreduce.task.classpath.user.precedence：当同一个class同时出现在用户jar包和hadoop jar中时，优先使用哪个jar包中的class，默认为false，表示优先使用hadoop jar中的class。
4) mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize: FileInputFormat做切片时的最小切片大小，(5)mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize: FileInputFormat做切片时的最大切片大小(切片的默认大小就等于blocksize，即 134217
- hadoop
- linux基础
- Linux入门
- Linux进阶
- shell
- Zookeeper
- Zookeeper简介及部署
- Zookeeper使用及API
- Redis
- Redis简介安装部署
- Redis使用及API
- Java高级增强
- Java多线程增强
- Maven简介及搭建
- Hive
- Hive简介及安装
- Hive操作
- HIve常用函数
- Hive数据类型
- Flume
- Flume简介及安装
- flume 拦截器(interceptor)
- azkaban
- azKaban简介及安装
- Sqoop
- Sqoop简介及安装
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- HDFS操作API
- MAPREDUCE原理
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- MAPREDUCE加强
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- HBASE操作及API
- HBASE内部原理
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- Storm简介及安装
- Storm原理
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- kafka简介及安装
- kafka常用操作及API
- kafka原理
- kafka配置详解
- Scala
- Scala简介及安装
- Scala基础语法
- Scala实战