学Hadoop的难点分析：Hadoop学习重难点解析

学大数据，当然免不了要学Hadoop，Hadoop作为目前主流的大数据技术框架，在大数据处理上确实有着难以替代的优势，所以作为大数据技术开发人员，学Hadoop是重点也是难点。最近很多同学都来问学Hadoop的相关问题，下面就为大家地简单分享一些Hadoop学习的重难点。

Hadoop发展至今，已经形成了相对完备成熟的技术框架体系，针对于大数据处理当中的很多问题，都给出了相应的解决方案，这些解决方案也就是Hadoop的组件系统。


学Hadoop的难点，就在于对Hadoop生态系统当中的二十几个组件的掌握，这些组件并非在每一个大数据平台开发上都需要用到，但是在实际的大数据开发工作当中，随着大数据规模的增长和企业数据处理需求的变动，这些组件功能也许都会用得上。

学Hadoop，先从核心组件HDFS和MapReduce开始。

HDFS是分布式文件系统，具有高容错性，在Hadoop集群上实现高吞吐量的数据访问，极大地支持了下一步分分布式计算处理。

MapReduce是分布式计算框架，也是编程模型，将数据处理需求转换成MapReduce程序，通过map函数和reduce函数，来实现数据处理需求分解，将大规模的数据计算任务，切分成多个小任务同时进行，实现大规模数据的并行处理。

Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，使得数据处理的结果直接走向存储，大大提升了数据计算的效率。

除开核心的两大组件，Hadoop其他组件也是学Hadoop不能忽视的。

Hadoop Avro：主要负责数据的序列，使得hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。

Hadoop Hive：基于hadoop分布式计算平台，提供基于数据库的SQL功能查询。

Hadoop HBase：与HDFS联系紧密，基于列存储模型，可扩展，支持大型表的存储结构化数据。

整体来说，Hadoop系统架构已经相对成熟和完备，学Hadoop最基础的就需要对Hadoop生态系统的各个组件做到熟练掌握，综合运用，这样才能在企业大数据开发工作当中更加得心应手。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Hadoop大数据培训班年后开班，详情可联系客服了解！