Hadoop基础入门：Hadoop学习需要掌握哪些知识？

在大数据技术知识的学习中，Hadoop是主要的框架之一，Hadoop系统当中涉及到二十几个组件，构成了一个体系庞大的数据处理系统。而学习Hadoop，对于Hadoop生态系统当中的所有知识，应该怎样开始学习呢？今天我们就主要为大家分享Hadoop基础入门知识点，让你从入门学习开始不迷茫。

Hadoop生态系统，目前已经发展到了二十几个组件了，在基础入门阶段，首先对于各个组件分别解决什么问题，需要有清楚的认识，其次从核心组件开始学起，当涉及到需要解决具体的问题需要哪个组件的时候，再逐步加入其它的组件来综合理解运用。


Hadoop的核心组件，毫无疑问是HDFS和MapReduce，前者负责解决分布式存储，后者负责解决分布式计算，而储存和计算毫无疑问是大数据处理当中最关键的两个部分。

Mapreduce主要负责大数据的计算，在Hadoop基础入门阶段，需要掌握：

什么是mapreduce？

Mapreduce的工作原理是什么？

Mapreduce的工作流程是什么？

Mapreduce的编程模型是什么？

shuffle是什么？

partition是什么？

combiner是什麽？

他们三者之间的关系是什么？

map的个数由谁来决定，如何计算？

reduce个数由谁来决定，如何计算？

在大数据的计算过程中，存储是起到很大的支撑作用的，在MapReduce的过程中，伴随着HDFS，一边计算一边存储，最终将计算完成后的数据整合起来，写入数据库当中存储起来。

涉及到数据库，那么就又需要了解Hadoop的数据库，也就是Hbase。Hbase是NoSQL数据库，学习阶段需要对Hbase表的设计，Rowkey的设计，Hbase性能的调优，Hbase和Hive、Impala的结合等做到很好的掌握。

而对于HDFS，主要负责分布式存储，在入门阶段，需要学习：

什么是HDFS及HDFS架构设计？

HDFS体系结构简介及优缺点？

Hdfs如何存储数据？

Hdfs如何读取数据？

Hdfs如何写入文件？

Hdfs的副本存放策略？

如何访问HDFS？

HDFS数据如何复制？

Namenode的热备？

对于Hadoop基础入门，掌握了MapReduce和HDFS之后，Hadoop体系当中的核心技术也就基本掌握了，其他的一些组件工具再结合起来掌握，基本上Hadoop这块问题就不大了。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训学习，更多课程详情可联系客服了解！