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What？没听说过CDH？但你可能听说过Hadoop…… Hadoop 是一项伟大的技术，是一个很好的大数据解决方案，但也不是没有缺点。 如果是搭建自己的测试环境那么一步步搭集群还可以接受，但是如果是需要管理数十台或者成百上千台的机器的时候这就是一个非常巨大的工作量了。·配置、性能优化、工具选择、维护、操作和开发都需要具有深厚的专业知识才能顺利运行；·并且我们需要自己去解决产续在部署中的高可用性和安全性等问题；·而且运维过程当中可能会有各种奇怪的问题，导致我们会浪费很多时间，那么万能的程序员会被此打败吗？还好，面对这些问题也不是无能为力……目前Hadoop有多个版本供我们选择，比如CDH、HDP、MapR、intel发行版、华为发行版等等。它们一般都会有一些新的特性，或者至少要在Apache Hadoop基础版本上修复更多的bug。在国内公司的使用率上，CDH发行版目前还是使用最多的。
更新频率比较快，但是稳定性比较差，安装配置繁琐，实际使用者少。（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称CDH）也就是Cloudera公司的发行版本，是基于Apache Hadoop的二次开发，简化了安装配置、并提供界面统一管理程序，比Apache hadoop在兼容性，安全性，稳定性上都有增强。这可能还是很理解，那不如想想作坊和工厂有什么区别?一个是小规模、无标准、低效率、手工生产（Apache Hadoop）；一个是精细化、统一标准、流水线生产（CDH）。简单来说，CDH使你能够在在本地搭建一套完整的hadoop生态系统，存储和处理无限数量的任何类型的数据，并进行维护和管理工作。这是它最有价值的地方，也是企业对于搭建大数据平台的核心要求，除此之外，还能干掉自建Hadoop伴生的一些缺陷，这使得CDH能够成为主流。01 兼容灵活 ·可以解决Hadoop生态中各组件的兼容问题，无需考虑Hive，Mahout，Sqoop，Flume，Spark，Oozie等组件的版本是否兼容，编译能否通过。 ·可以存储任何类型的数据，使用各种不同的计算框架进行操作，包括批处理、交互式SQL、文本搜索、机器学习和统计计算。 02 高可用，稳定安全 ·利用现有的资源稳定地执行关键任务。 ·处理和控制敏感数据。 ·快速集成：在一个统一的平台上进行安装部署，快速搭建集群，有非常详细的文档以及配置的分类注解以及推荐配置(基本都已经是最优配置)；·可伸缩扩展：该平台与广泛的硬件和软件解决方案一起工作，你可以启用那些应用程序，并调整规模，扩展它们以满足需求。 ·集群管理维护简单：提供自动化部署、安装、配置、管理、监控、诊断、修改的工具（CM），管理配置方便，定位问题快速、准确。 企业需要的就是这种能高效处理，把更多时间投入到开发的工具上，因此大部分企业都会选择通过CM+CDH的方式来构建企业级大数据平台。 如果你是在企业内负责大数据开发、运营、架构、维护的工作人员， CDH可以帮助你更快速的搭建集群，集中管理，而不用花大量精力解决版本更新引起的兼容问题。 面对如此美妙的工具，很多人却卡在了第一步——安装部署。面临着不断的重装不断的出异常，如安装完毕监控指数看不到等问题。 关于CDH及相关集群如Spark、Yarn、HDFS、Kafka、Hive、HBase、MySQL、CM、Parcel的安装、搭建、部署、卸载、精准排错、监控调优和日常维护的内容， 都在这门由J哥讲解的《CDH深入浅出》课程中， 在企业真实的生产环境下，带你快速规划部署大数据集群及其组件，并解决使用过程中常见的困难点。 
👉详细讲解 集群环境规划、集群环境部署、期间遇到的问题并逐步操作。 👉实际操作演示 常见的错误，并详细讲解出现的问题，如何定位错误出在那里，怎么解决这样的问题。 👉实战项目 解决OOM-kill故障（系统的保护机制导致服务被关闭）；迁移CMS的5个service，通过迁移CMS降低内存压力。 👉深度解析 CM Web各个组件、以及CM体系架构。 负责设计、构建和优化基于HDFS/HBase的存储平台架构；负责整体提升HDFS/HBase等集群的高可用性、高性能、高扩展特性；精通Java、Shell、Python编程和管理SQL数据库及熟悉NOSQL的经验；获取2016年IBM的SPARK全球大赛第四名，中国区域第一名。「 你将收获以下技能 」 👉 独立完成大数据集群规划，部署大数据集群所需要的各个组件； 👉 使用Cloudera Manager安装CDH集群，深度解析其界面深度和体系架构； 👉 对于出现的各种异常信息能够独立思考并找出问题的根源； 👉 能够对集群进行高可用等日常维护，及时解决遇到的问题； 👉 能够精准化做好CDH平台的优化与运营。 ¥299（原价¥499）
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