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Hadoop实训:Hadoop大数据实训课程详解

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-15 16:18
在大数据的学习过程中,Hadoop是重要的一部分,基于Hadoop生态系统的各个组件,整体Hadoop需要掌握的技术知识点很多,这也是很多同学觉得Hadoop难学的原因。作为成都地区专业的大数据培训机构,下面加米谷大数据就从Hadoop实训的角度,来聊聊大数据Hadoop的学习规划。

Hadoop的学习,大家都知道的就是需要Java语言和Linux系统的基础,这是学习Hadoop之前必须打下的基础,这两者的学习部分先后,只要会就行了。

Hadoop实训

Java方面在大数据的运用,其实并不多,主要掌握JavaSE就可以了,另外对于JDBC一定要掌握一下,大数据处理和数据库之间的连接,在Hadoop开发上也是同样用得上的。

Linux系统,主要是因为搭建Hadoop环境需要,对于后续的hadoop、hive、hbase、spark等的学习会很有帮助,能够更好地理解大数据软件的运行环境和网络环境配置,掌握shell命令,能够更容易理解和配置大数据集群。

有了Java和Linux的基础,Hadoop实训就可以正式开始了。

Hadoop作为主流的大数据处理平台,先从核心的几个组件开始学起,HDFS、MapReduce和YARN是基础需要掌握的,HDFS负责分布式存储,MapReduce负责分布式计算,Yarn负责分布式任务调度,这三者结合起来,基本上就能保住Hadoop数据处理任务的正常进行了。

而基于Hadoop的其他一些组件,也可以说是一些辅助数据处理的小工具,各自负责一些功能的实现——

Sqoop:负责Mysql和Hadoop之间的数据导入,对于熟练使用MySQL的人来说,这是很好用的工具。

Hive:可以将SQL语法转换为MapReduce程序,大大减少了编写MapReduce的难度。

Oozie:负责管理Hive或者MapReduce、Spark脚本等,检查程序是否执行正确等。

Hbase:基于Hadoop的NOSQL数据库,按照key和value的形式存储数据,常用于大数据处理完成之后的最终存储。

以上就是从Hadoop实训角度,给大家的一些学习建议了,大数据技术学习阶段,对于Hadoop的要求本身比较高,也是作为大数据开发人员需要掌握的重点难点,必须牢牢掌握。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!
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