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大数据hadoop需要学习哪些知识

作者:游老师 浏览次数: 2021-06-24 15:00
“大数据”是最近比较火热的一个词条,在国家的大力支持下,大数据发展的前途非常光明,很多人投入到了大数据技术学习的怀抱中,有初入大数据技术学习中的小白经常会看到与大数据相关联的hadoop,那么hadoop是什么?使用hadoop又需要学习什么知识呢?
一、什么是hadoop
1、专业介绍:
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的为例进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统HDFS,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MApReduce则为海量的数据提供了计算。
2、通俗介绍:
一个可以存储和计算单台计算机存储和计算不了的大量数据的框架。
Hadoop是一个基于Linux系统运行并用Java语言来编程的技术框架,想要学习使用hadoop的前提得先学习Java语言和Linux系统。
二、Java和Linux学习
1、Java
Java是编程语言的一种,具有功能强大和简单易用两个特征,Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
Java学习内容:
① 了解Java开发环境配置
② Java基础语法
③ 面向对象
④ 学习集合
⑤ 多线程与并发
⑥ 异常
⑦ 网络编程
2、Linux
Linux,全称GNU/Linux,是一种类似UNIX的操作系统,可以自由使用和传播。它主要受MINIX和UNIX思想的启发,是一个基于POSIX的多用户、多任务、支持多线程、多CPU的操作系统。
Linux学习内容:
① 熟练操作linux常用命令以及网络配置;
② 熟悉用户以及权限管理操作;
③ 熟悉软件包以及系统命令管理;
④ 学习shell编程。
在掌握了Java和Linux的基础知识后就可以正式学习hadoop,hadoop生态中有着诸多的组件,我们需要去了解这些组件的作用,以便更好的使用hadoop技术框架。
三、hadoop组件
Hadoop生态当中的诸多组件有HDFS、MapReduce、Yarn、HBase、Kafka、Hive、ZooKeeper
① HDFS是一个分布式文件系统。有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上,适合那些有着超大数据集的应用程序。
② MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(>1tb)的并行运算。
③ Yarn是一种Hadoop资源管理器,一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
④ HBase是一个开源的,基于列序模型的分布式数据库。
⑤ Kafka一个开源流处理平台,可以通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时消息。
⑥ Hive是基于Hadoop的一个工具,提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
⑦ ZooKeeper是一个高效的,可扩展的协调系统,存储和协调关键共享状态。
Hadoop是学习大数据所必须要掌握的一种技术框架,所以学习Hadoop时,是需要掌握以上的基础知识,现在大家知道大数据技术框架Hadoop需要学习什么知识了吗?
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