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《滴滴认证资深大数据工程师培养计划》第九章 智慧出行之Hadoop性能提升的原理【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：相关领域工程师、技术专项人才、项目实战型开发者。系统学习并产出可展示的项目成果，是技术岗跳槽与晋升的有效路径；完整课程目录有助于制定阶段性学习计划并在简历中体现技术深度。 若你已有一定编
这份资料的主题很明确：围绕滴滴在智慧出行场景下的数据工程实践，拆解 Hadoop 生态在真实业务负载下的性能问题与调优手段。它不是泛泛讲 MapReduce 原理的概论课，而是把「为什么在出行场景里 Hadoop 会变慢、慢在哪、怎么改」作为主线。对已经会用 Hadoop 跑通 WordCount，但一遇到数据倾斜、Shuffle 暴涨、任务长尾就无从下手的开发者来说，这份资料的价值在于提供一套可对照的排查与优化思路。
技术栈与内容边界
资料覆盖的核心仍是 Hadoop 体系：HDFS 的读写路径与块管理、YARN 的资源调度与队列配置、MapReduce 的执行流程与 Shuffle 机制。出行场景的特殊性在于数据形态——轨迹点、订单流、司机与乘客的双向匹配日志，这类数据往往时序性强、单条记录小、总量极大，且存在明显的热点（高峰时段、热门区域）。因此性能瓶颈通常不在单机算力，而在数据分布与网络传输。
资料没有把话题铺到 Spark、Flink 等后续计算引擎上，边界收得比较紧。这一点对自学者反而友好：先把 Hadoop 这一层的性能模型吃透，再去理解内存计算框架为什么快，会比较有参照系。
性能问题的拆解视角
资料在讲性能提升时，基本沿两条线展开。一条是资源配置线：Container 内存与 CPU 的分配比例、Map 与 Reduce 的数量控制、YARN 队列的容量与抢占策略。另一条是数据分布线：分区器如何选择、Join 时大小表如何区分、倾斜 key 如何打散。这两条线经常互相牵制，比如 Reduce 数量调大能缓解单点压力，但会增加小文件与调度开销，资料里对这类取舍有具体的讨论。
比较值得对照实践的是它对 Shuffle 阶段的拆解。Shuffle 是 MapReduce 里最容易被忽视又最耗资源的一环，从 Map 端溢写、合并，到 Reduce 端拉取、归并，每一步的参数都会影响整体耗时。资料把这一过程拆成可观测的指标，而不是只给结论，这对建立排查直觉很有帮助。
可复用模块与工程参考
如果目的是拿来做工程参照，重点可以放在三类内容上。第一类是参数配置模板：哪些参数与数据规模强相关，哪些与集群规格强相关，调优时先动哪个。第二类是倾斜处理的具体做法，包括加盐打散、两阶段聚合、Map 端预聚合，这些手段在其他计算框架里同样通用。第三类是任务诊断思路：怎么从 Counter、日志和 YARN 页面判断瓶颈发生在哪个阶段。这三点抽出来，基本能迁移到日常的离线任务调优中。
需要说明的是，资料里的配置值依赖具体的集群规模与数据特征，直接照搬到自己的环境未必生效。更合理的用法是理解「为什么这样设」，再结合自己集群的监控数据做验证。
自学路径建议
- 先确认自己能在本地或小集群上跑通一个带 Shuffle 的 MapReduce 任务，否则后面的调优讨论会缺少体感。
- 按章节顺序推进，每看完一个性能问题，回到自己的环境里复现一次，观察 Counter 和耗时变化。
- 把每类问题整理成「现象—定位手段—调整项—验证结果」的短记录，这比单纯记笔记更接近工程习惯。
- 最后一章的综合内容适合在已有几次调优实践后再看，否则容易变成看结论而无法对应场景。
整体上，这份资料适合当作一本 Hadoop 性能调优的对照手册来用：先建立执行流程的模型，再逐项验证优化手段，而不是一次性看完。对需要处理大规模离线数据的开发者，这套拆解方式本身就具有复用价值。
第九章 智慧出行之Hadoop性能提升的原理
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视频目录（125 节）
第八章 智慧交通数据大屏开发23
* 第八章第1节： 智慧交通数据大屏开发2-3.mp4
* 第八章第2节： 智慧交通数据大屏开发2-3研讨课.mp4
* 第八周研讨课.zip
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第二十二章 智慧出行数据查询平台之自定义Spark多数据源
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* 第二十二章第1节： 智慧出行数据查询平台之自定义Spark多数据源Source和Sink实战.mp4
* 第二十二章第2节： 智慧出行数据查询平台之自定义Spark多数据源Source和Sink实战.mp4
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* my-plaform.rar.zip
第二十三章 智慧出行数据查询平台之 数据平台前中台实现
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* 第二十三章第1节： 智慧出行数据查询平台之数据平台前中台实现.mp4
* 第二十三章第2节： 智慧出行数据查询平台之数据平台前中台实现研讨课.mp4
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第二十四章 《智慧出行之大数据平台调优》
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* 第二十四章第1节： 《智慧出行之大数据平台调优》.mp4
* 第二十四章第2节： 智慧出行之大数据平台调优研讨课.mp4
* 第二十四章第3节： 智慧出行之大数据平台调优.mp4
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第二十一章 智慧出行数据查询平台之任务组件开发
* 查询平台.rar.zip
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* 第二十一章第1节： 智慧出行数据查询平台之任务组件开发.mp4
* 第二十一章第2节： 智慧出行数据查询平台之任务组件开发研讨课.mp4
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第二十章 智慧出行数据查询平台之多任务自适配
* 查询平台.zip
* 第二十章第1节： 智慧出行数据查询平台之多任务自适配.mp4
* 第二十章第2节： 智慧出行数据查询平台之多任务自适配研讨课.mp4
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* my-plaform.zip
第二章 智慧出行网约车服务体系建设的开发
* 第二章第1节： 智慧出行网约车服务体系建设的开发.mp4
* 第二章第2节： 智慧出行网约车服务体系建设的开发研讨课.mp4
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第九章 智慧出行之Hadoop性能提升的原理
* 第九章第1节： 智慧出行之Hadoop性能提升的原理.mp4
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第六章 基于源码进行任务的监控和调优
* 第六章第1节： 基于源码进行任务的监控和调优.mp4
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第七章 智慧交通数据大屏开发1
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* 第七章第1节： 智慧交通数据大屏开发1.mp4
* 第七章第2节： 智慧交通数据大屏开发1研讨课.mp4
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第三章 智慧出行之虚拟车站、出行订单
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第十二章 智慧出行之分布式消息系统深度原理深度剖析
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第十九章 智慧出行数据查询平台之SQL重构及服务发现
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第十六章 徐老师分享课
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第十七章 智慧出行之SparkStreaming 性能调优
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第十三章 智慧出行之分布式消息系统源码深度剖析1
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第十四章智慧出行之分布式消息系统源码深度剖析2
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第十五章 智慧出行之分布式消息系统源码深度剖析3
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* 第一十五章第2节： 智慧出行之分布式消息系统源码深度剖析3研讨课.mp4
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第十一章 智慧出行之源码级NameNode优化
* 第一十一章第1节： 智慧出行之源码级NameNode优化.mp4
* 第一十一章第2节： 智慧出行之源码级NameNode优化研讨课.mp4
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第十章 智慧出行之NameNode的Bug修复
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* 第一十章第1节： 智慧出行之NameNode的Bug修复.mp4
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第四章 滴滴专家分享课
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第五章 智慧出行之项目数据的接收和落地
* 第五章第1节： 智慧出行之项目数据的接收和落地.mp4
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第一章 智慧出行底层数据架构剖析纵览全局
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* 第一章第1节： 智慧出行底层数据架构剖析纵览全局.mp4
* 第一章第2节： 智慧出行底层数据架构剖析纵览全局研讨课.mp4
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* 前端代码.zip
* spark2 parcel.zip
就业辅导 / 1.简历投递技巧
* 第一章第1节： 简历投递技巧（上）.mp4
* 第一章第2节： 简历投递技巧（下）.mp4
就业辅导 / 2.面试技巧
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就业辅导 / 3.薪资谈判
* 第三章第1节： 薪资谈判.mp4
滴滴认证资深大数据工程师培养计划
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* vmware的安装及虚拟机的创建.zip
配套笔记（4 份 PDF）
第八章 智慧交通数据大屏开发23
* 拉链表.pdf
第六章 基于源码进行任务的监控和调优
* 第六周：基于源码进行任务的监控和调优.pdf
* 课堂笔记.pdf
第七章 智慧交通数据大屏开发1
* 第七周：智慧交通数据大屏之订单数据监控.pdf
