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大数据Hadoop怎么学?关于Hadoop的学习建议

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-15 16:22
说起大数据的学习,很多同学都在Hadoop的学习上犯了难。大数据在现阶段来说,Hadoop是主流的框架技术,做大数据,掌握Hadoop硬性要求,也是企业招聘大数据工程师的基础门槛。那么大数据Hadoop怎么学?下面我们就来分享一些关于Hadoop的学习建议。

大数据Hadoop学习,涉及到一整个Hadoop生态系统的所有组件,从Hadoop核心组件开始学起,逐步掌握其他的各个组件工具,大数据处理大小问题都能由对应的工具组件来实现。

大数据Hadoop怎么学

大数据Hadoop怎么学?我们建议大家要循序渐进,毕竟Hadoop一整个生态体系,也是在逐渐发展当中不断完善的。Hadoop技术框架的核心是分布式架构,通过分布式技术来最终实现了对大规模数据的高效处理。

HDFS,是基于Hadoop的分布式文件系统,将大规模数据的存储切分成多个小块,发配到集群环境当中的多台机器去存储,解决了大规模数据处理容量受限的关键性问题。

其次是MapReduce,基于Hadoop的分布式计算框架,同时也是编程模型,在Hadoop框架当中执行数据处理任务,都要转换成MapReduce程序来执行。而MapReduce也是将大规模的数据计算任务进行切分,分配到集群环境当中的多台机器去执行,大规模的计算任务转换为多个小任务进行并行运算,最后将计算结果整合后进行输出。

HBase,是基于Hadoop的NoSQL数据库,以HDFS为基础,可以实现快速读/写大量数据。

Zookeeper,为Hadoop提供分布式协调服务,运行在计算机集群当中,实现对Hadoop的操作管理。

Pig,实现对MapReduce程序的简化,将Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin),转换成MapReduce程序序列在Hadoop上运行。

Hive,提供类SQL语言,用于运行存储在Hadoop上的查询语句,让普通用户也能实现基于MapReduce的数据处理请求。

关于大数据Hadoop怎么学,其实最有用的建议还是用心去学,Hadoop技术体系虽然看起来庞大而复杂,但在实际的学习当中,基于大数据处理任务来拆解,理论和设计思想都很容易理解,至于实际操作,就要看自己多练习了。成都加米谷大数据,专业大数据人才培训,常年开设大数据培训班,课程详情可联系客服了解!
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