在Hadoop的学习当中,不管是自学还是在专业的大数据培训班学习,都需要对Hadoop整体的技术架构里的东西,都做到熟练掌握,这样才能在未来的工作上更加轻松应对。Hadoop技术体系庞杂,开始学习最好还是跟着专业的Hadoop教程走,这样可以少走弯路。
Hadoop首先需要掌握的核心组件就是两个,HDFS和MapReduce,这两者正是解决大规模数据处理的关键性技术,一个辅助数据的存储,一个负责数据的计算,而解决了大规模数据的存储和计算,其他的大数据问题,都可以说是小问题了。
从专业的Hadoop教程学习角度来说,也建议大家先从这两个核心组件开始学起。HDFS和MapReduce都是基于分布式架构,不管是存储还是计算,都现将大的任务进行切分,分割成多个小任务,每个小任务分别完成,再将所有的结果进行整合,这就是大致的处理过程。
Hadoop学习,先从Hadoop Common开始,这是Hadoop的底层通用模块,为Hadoop各个子项目提供各种工具。
然后是涉及到Hadoop的一系列组件——
HDFS:分布式文件系统,提供高吞吐量的应用程序数据访问,给大规模数据计算提供底层支持。
MapReduce:既是分布式计算框架,也是程序模板框架,支持基于Hadoop集群的海量数据并行处理。
Avro:主要负责数据的序列化,使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。
Hive:Hadoop分布式数据库工具,基于hadoop分布式计算平台上的提供Data warehouse的SQL功能。
HBase:基于HDFS,列存储模型的可扩展的分布式数据库,支持大型表的存储结构化数据。
Pig:并行计算的高级的数据流语言和执行框架,在MapReduce上构建的一种高级查询语言。
ZooKeeper:针对大型分布式系统的可靠协调系统,确保Hadoop集群配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
关于Hadoop教程学习,其实不管是自学也好,还是通过机构课程学习也好,都要有清晰的学习思路,Hadoop系统框架发展至今,越来越完备,同时也要求技术人员要跟得上最新的趋势,保持学习能力。成都加米谷大数据,大数据技术知识分享,Hadoop
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