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Hadoop大数据开发实战之Hadoop生态架构

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-07 11:55
在Hadoop发展到今天,Hadoop家族产品已经非常丰富了,各种组件、工具,针对性地解决数据处理流程中的大小问题,对于Hadoop开发人员来说,Hadoop大数据开发实战离不开大数据生态架构中的各个组件的综合运用。今天我们就主要来聊聊相关的问题。

Hadoop大数据开发人员,首先在学习阶段就需要对Hadoop及其生态内框架的开发技术做到熟练运用和掌握,因为现如今的企业大数据业务开发,大部分都是基于Hadoop来进行的,Hadoop生态系统当中的组件、工具等,基本上是能够很好地满足企业大数据的需求的。

Hadoop大数据开发实战

Hadoop大数据开发实战,首先需要具备最基础的三项知识:Java编程、Linux基本命令、Python基础。

Java侧重于JavaSE,了解Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化等知识;

Linux了解系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单等;

Python了解基础语法,数据结构,函数,条件判断,循环等知识。

具备了以上的基础,接下来开始进入Hadoop技术学习阶段,对于Hadoop系统当中的组件都要做到有所了解和掌握。

HDFS,分布式文件系统,是Hadoop当中主要负责数据存储的组件。

MapReduce,分布式离线计算框架,是Hadoop核心编程模型。

Yarn,资源调度平台,在Hadoop2.0以上版本当中才有,主要负责给任务分配资源。

Hive,数据仓库,所有的数据都是存储在HDFS上的。

Spark,专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,是对于MapReduce计算模式的补充和提高。

Spark Streaming,大数据实时处理框架,实现数据批处理。

Spark Hive,基于Spark的快速Sql检索,可以提高Hive查询的性能。

Storm,实时计算框架,对实时新增的每一条数据进行处理,是保证数据处理的时效性。

Zookeeper,Hadoop集群的管理者,监控集群中各个节点的状态。

Hbase,Nosql 数据库,适用于非结构化的数据存储。

关于Hadoop大数据开发实战之Hadoop生态架构,以上就是简单的介绍了。在大数据开发工作当中,关于Hadoop技术的学习掌握是非常重要的,不管是正在从事Hadoop开发还是即将从事滑Hadoop开发,都要保持学习的能力。成都加米谷大数据,大数据技术分享,大数据专业培训,更多课程详情可联系客服了解!
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