Hadoop实训：Hadoop大数据实训课程详解

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。


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！