在Hadoop学习的第六周，你可能会收获以下关键知识点：
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YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理和作业调度系统。本周你可能深入了解了YARN的架构及其组件，包括ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责全局资源调度和作业调度，而NodeManager负责单个节点的资源管理和监控。通过YARN，Hadoop能够高效地分配集群资源，提高作业的执行效率。
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MapReduce优化：优化MapReduce作业是本周的重点。你学习了如何调整Mapper和Reducer的数量，以提高作业的并行性和减少执行时间。使用Combiner可以在Mapper端进行局部汇总，减少数据传输量，从而提升作业效率。此外，合理设置分区器和减少数据倾斜也能显著改善性能。
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HDFS（Hadoop Distributed File System）：本周你深入探讨了HDFS的容错机制，包括数据备份和恢复策略。HDFS通过将数据切分成块并在多个节点上复制来保证数据的可靠性。当节点发生故障时，系统会自动从其他节点恢复数据，确保数据的持久性和可用性。
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Hadoop生态系统：你可能学习了Hadoop生态系统中的一些工具和框架，如Pig、Hive和HBase。Pig用于处理复杂的数据转换任务，Hive提供了SQL-like的查询语言，方便对HDFS中的数据进行查询，而HBase是一个NoSQL数据库，用于实时读写大规模数据。了解这些工具如何与Hadoop集成，可以帮助你在实际项目中选择合适的工具。
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故障排除与调试：解决Hadoop作业失败的问题是关键技能之一。你学习了如何使用日志文件和Hadoop的监控工具（如Hadoop Web UI）来排查问题。掌握日志分析技巧，能够帮助你快速找到作业失败的原因并进行调试。
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安全性：Hadoop集群的安全配置也可能是本周的学习内容。你可能了解了如何配置用户认证、权限控制以及数据加密，以保护集群中的数据不被未授权访问，提升系统的安全性。
这一周的学习将进一步增强你对Hadoop系统的理解，提高你在处理和优化大数据作业中的能力。
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