Hadoop课程：Hadoop系统学习规划

大数据技术体系的学习，Hadoop框架体系可以说是重中之重，从最初的1.0版本到现在的3.X版本，Hadoop在不断发展和完善，对于大数据学习者来说，也需要与时俱进，掌握好Hadoop框架技术。那么今天我们从系统的Hadoop课程学习角度出发，为大家分享一下Hadoop系统学习规划。

Hadoop系统框架，作为典型的分布式数据处理系统，针对于大规模数据的处理有极大的优势，同时因为其开源的性质，可以为企业节约很大的成本开支，因此成为企业开发大数据平台的首选框架。


Hadoop课程之所以重要，也是因为现在的企业实际需求。在招聘网站上随便一搜索，大家就会发现，大数据工程师的JD要求，掌握Hadoop技术是最基本的要求。在Hadoop技术的学习当中，需要有合理的系统学习规划。

Hadoop技术框架的核心，是分布式架构，解决数据存储问题，有分布式文件系统HDFS，解决数据计算问题，有分布式计算框架MapReduce，而HDFS+MapReduce，基于分布式集群，将大规模的数据处理任务，切分成小块进行处理，处理完成之后再整合起来，输出结果。

Hadoop课程当中，HDFS和MapReduce这两者是需要重点掌握的，从理论思想到操作实践，都要做到熟练掌握和运用。Hadoop由许多元素构成，最底部是HDFS，它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS之上，是MapReduce引擎，通过map函数和reduce函数实现分布式数据计算。

Hadoop技术框架当中，MapReduce的重要性不言而喻，大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output，由此来实现对大规模数据的计算分析。

除了核心组件之后，Hadoop课程当中还需掌握的重点包括数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase等，这些也是Hadoop分布式架构处理数据的重要支持组件。

关于Hadoop课程学习，这是大数据技术学习当中需要掌握的重难点，建议大家在学习的时候，如果没有任何的基础或者基础叫薄弱，有机会可以多请教技术大牛，没机会那就找个靠谱的大数据培训机构，这样可以少走很多弯路。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班即将开班，详情可联系客服了解！