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Hadoop开发教程:Hadoop大数据开发需要学什么

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-15 11:59
大数据时代的大数据工程师,无疑是行业的高薪人才,但是这个高薪,也意味着对技术的要求很高,拿高薪的前提是掌握过硬的大数据技术。以Hadoop为例,这是作为大数据工程师必须掌握的大数据技术之一。下面我们就来为大家分享一些Hadoop开发教程关于大数据开发必须要掌握的知识。

Hadoop是大数据开发人员在工作当中需要熟练掌握的,因为现在的企业大数据平台,大部分都是基于Hadoop平台来搭建的,掌握Hadoop开发技术,是企业对大数据开发人员的基本要求。

Hadoop开发教程

Hadoop开发教程的学习,要遵从由简入难,逐步深入的原则。

第一步,建议先打好Hadoop学习的基础,包括要掌握一定的Java基础,因为Hadoop平台是使用Java语言编程的,其次要掌握Linux命令,因为Hadoop集群主要是在Linux系统上来运行的。

有了这两样基础之后,下一步才可以正式进入Hadoop的学习。理论上来说,Hadoop是一个能够对大规模数据进行分布式处理的软件框架,在这个框架当中,包含多个组件系统,将大规模数据处理过程中遇到的问题一一进行解决。

Hadoop首先应该掌握的核心技术要点,就是HDFS和MapReduce,这两者是实现大规模数据处理的基础。在Hadoop框架下,基于一批廉价的服务器,可以搭建起计算机集群,在集群上实现分布式存储(HDFS)和分布式计算(MapReduce),共同完成大数据处理的任务需求。

其次,基于Hadoop的其他组件系统也要循序渐进地进行学习。

Hive:基于Hadoop框架,支持使用SQL来进行计算,Hive的应用在大数据开发工程师的工作当中,是使用度很高的。

Spark:因为Hadoop自身的MapReduce主要是针对于离线数据的计算,但是在实时数据的处理上,还稍有局限,因此后来有了Spark。Spark基于内存去进行运算,在实时数据处理上具有比较大的优势。

Storm:Storm也是基于实时数据处理的框架,主要专注于流处理,在事件处理与增量计算方面表现突出,能够以实时方式根据不断变化的参数对数据流进行处理,对于实时新增数据的处理很有优势。

从系统的Hadoop开发教程学习来说,Hadoop体系庞杂,其中涉及到的各技术组件,也在不断更新优化,作为大数据开发人员,也要跟得上最新的技术趋势,对于以Hadoop为代表的大数据核心技术,做到熟练掌握和运用。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,Hadoop大数据开发2020春季班即将开班,详情可联系客服了解!
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