Hadoop大数据开发培训：大数据Hadoop知识要点总结

提到大数据，就不可能不提到Hadoop，作为第一代大数据处理框架，Hadoop受到的关注和重视极高，虽然说现在有逐渐式微的态势，但是总体来说，大数据，依然还是离不开Hadoop的。今天我们就从Hadoop大数据开发培训的角度，来聊聊大数据Hadoop知识要点，希望能够帮助大家更好地学习。

进入大数据时代，我们的生活已经遍布大数据的影子，通讯社交所使用的QQ、微信、微博，吃喝玩乐时的用到的团购、电商、移动支付，每一个个体的每一个操作，都正在变为数据，被存储下来。而要实现对这些结构化、非结构化的数据的处理，Hadoop仍然具备明显的优势。


Hadoop的分布式系统基础架构，可以解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。Hadoop基于一个基础框架结构，形成了一个生态圈，共同来完成大规模数据处理面临的问题。

Hadoop Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O(序列化、Java RPC和持久化数据结构)。

Avro：一种序列化系统，用于支持高效、跨语言的RPC和持久化数据存储。

MapReduce：分布式数据处理模型和执行环境，运行于大型商用机集群。

HDFS：分布式文件系统，运行于大型商用机集群。

Pig：运行在MapReduce和HDFS集群上，数据流语言和运行环境，用以探究非常庞大的数据集。

Hive：分布式数据仓库，管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。

HBase：分布式数据库，使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询(随机读取)。

ZooKeeper：提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用。

Sqoop：用于在结构化数据存储(如关系型数据库)和HDFS之间高效批量传输数据。

Oozie：用于运行和调度Hadoop作业(如MapReduce，Pig，Hive及Sqoop作业)。

关于Hadoop大数据开发培训，以上就是为大家做的一个大数据Hadoop知识要点的简单总结了。Hadoop生态圈的框架组件，是大数据学习内容当中的重难点，在学习阶段一定要重视起来。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Hadoop大数据开发培训课程，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服获取！