大数据Hadoop入门：大数据Hadoop技术学习分享

在大数据技术学习阶段，Hadoop可以说是避不开的，企业的大数据平台开发，很多都是基于Hadoop框架来搭建的，因为成本低，系统稳定。下面我们就给大家带来大数据Hadoop入门学习分享，如果是刚开始接触大数据，或者准备入行大数据，那么先来了解了解Hadoop总是没错的。

首先，关于Hadoop的定义，这是一个开源的分布式计算平台，可以在计算机集群当中去实现对大型数据集的分布式处理，针对大数据时代的海量数据处理，给出了更加高效稳定的处理系统和解决方案。


大数据Hadoop入门，第一件事我们需要知道的是，Hadoop是基于Java语言来实现开发的，在Linux环境当中能够实现非常稳定的开发和运行，所以学习Hadoop之前，最好是要有Java语言基础，并且对Linux相关命令做到熟练掌握。

Hadoop生态系统当中，包含多个组件，解决大数据存储、查询、计算、转换、协调、安全性等各个模块的问题。

HDFS & HBase：解决大数据存储问题。HDFS是分布式文件系统，可以实现分布式可扩展的数据存储，采用流式数据访问模式，运行于通用X86服务器上。HBase是分布式存储系统，非关系型数据库，适用于结构化和非结构化数据的存储。

MapReduce & YARN：解决大数据计算问题。MapReduce是离线计算框架，能够实现将大量普通计算机组成集群来处理超大数据集，易编程、高扩展性和高容错性是其主要优点。YARN是资源管理系统，可以统一管理多种计算框架，资源利用高、运维成本低。

Hive：Hadoop数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供类似于SQL查询的功能。

Sqoop & Flume：解决数据转换和日志处理问题。Sqoop，用于Hadoop和结构化数据存储之间高效传输批量数据的工具。Flume，大量日志数据处理系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时也提供对数据进行简单处理。

ZooKeeper & Oozie：解决应用协调与工作流的相关问题。ZooKeeper，可以为分布式应用程序提供配置维护、域名服务、分布式同步等服务。Oozie，用于管理Hadoop作业的工作流调度。

Impala & Solr：解决大数据即时查询与搜索的相关问题。Impala是查询系统，通过SQL来实现查询；Solr是搜索系统，提供分布式索引、复制和负载平衡查询、自动故障转移和恢复、集中配置等功能。

在大数据Hadoop入门阶段，对于Hadoop生态系统当中的各个组件，主要是做什么的，能够解决哪些大数据的问题，这是基础需要了解的，深入学习下来，对于各个组件的应用和开发还需要更进一步。成都加米谷大数据，专业大数据人才培训，大数据开发、数据分析与挖掘，更多课程信息可联系客服咨询！