Hadoop教程：Hadoop系统框架学习思路整理

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大数据培训班，更多详情可联系客服了解！