大数据培训课提升班：Hadoop核心知识点讲解

在大数据处理当中，各个技术框架各有所长，但是从所占的市场份额来看，Hadoop至始至终都占据着非常重要的地位，Hadoop性能强大，还有完成的生态圈组件来提供支持。学大数据，Hadoop是重点需要掌握的技术，今天的大数据培训课提升班分享，我们就来讲解一下Hadoop核心知识点。

Hadoop是公认的大数据处理第一代框架，基于廉价的PC设备，搭建起大数据集群环境，能够使企业在比较低的成本下，搭建起自身的大数据系统平台，因此被广泛地应用起来，在大数据早期占据了很高的市场份额。


Hadoop的核心是HDFS、YARN和MapReduce，核心组件之外，还有超过二十个系统组件，共同组成Hadoop生态圈。

1、HDFS（分布式文件存储系统）

数据以块的形式，分布在集群的不同节点。在使用HDFS时，无需关心数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点从获取的，只需像使用本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。

2、Map Reduce（分布式计算框架）

分布式计算框架将复杂的数据集分发给不同的节点去操作，每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态。

3、YARN（资源调度器）

相当于电脑的任务管理器，对资源进行管理和调度。

4、HBASE（分布式数据库）

HBase是非关系型数据库（Nosql），在某些业务场景下，数据存储查询在Hbase的使用效率更高。

5、HIVE（数据仓库）

HIVE是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以用SQL的语言转化成Map Reduce任务对hdfs数据的查询分析。HIVE的好处在于，使用者无需写Map Reduce任务，只需要掌握SQL即可完成查询分析工作。

6、Spark（大数据计算引擎）

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎

7、Mahout（机器学习挖掘库）

Mahout是一个可扩展的机器学习和数据挖掘库

8、Sqoop

Sqoop可以将关系型数据库导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

以上就是今天的大数据培训课提升班为大家分享的Hadoop核心知识点讲解，Hadoop在大数据当中是必须掌握的核心知识点，对整个Hadoop生态圈，都要重点掌握起来。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据培训课提升班，本月正在招生中，教学大纲及试学视频可联系客服获取！