Hadoop初学：Hadoop入门理论基础学习

初学Hadoop，很多同学都会反映说，Hadoop体系好复杂，里面涉及到太多的技术知识点了，还没开始学就已经觉得很难了。确实，对于初学者来说，尤其是没有基础的菜鸟们，Hadoop学习不容易。今天我们就从Hadoop初学的角度，来聊聊Hadoop入门理论基础学习。

Hadoop的出现，其实是顺应了大数据的发展趋势的。在Hadoop出现之前，对于大规模数据的处理，通过原先的传统解决方案已经很难实现了，或者说，通过原先的解决方案实现起来的成本太高了。


而Hadoop的核心思想，通过搭建Hadoop集群环境，将原先一台服务器无法承担的任务，换成多台服务器共同来承担，通过服务器之间的协同工作来实现大型数据集的存储和计算。对于企业而言，将各个来源、渠道、格式不同的数据整合到一个系统当中来进行分析处理，能够实现的价值也是惊人的。

以Hadoop分布式架构为基础，有了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，后来还有了分布式资源调度Yarn系统，随着数据处理进程当中出现其他很多问题，Hadoop又陆续引入了很多的辅助系统程序，于是形成了现在的Hadoop生态系统。

Hadoop初学，可以将Hadoop理解为一个大数据操作系统，能够支持大型数据集之上的各种工作负载，包括脱机批处理、机器学习乃至实时流处理等。

Hadoop从理论基础来说，分布式是核心思想。将大数据存储和处理分布在一群小型电脑上，这些电脑之间可以相互通信并协同工作。而搭建的集群环境，具有高扩展性，因为想要扩大Hadoop系统的性能，只需要增加新的服务器进去就可以，这也为后期企业的运维带来了更大的便利性。

从Hadoop初学的角度来说，Hadoop的确是让人觉得倍感压力，但是其实整个Hadoop的系统框架是在数据处理的过程中不断发展完善的，从核心的分布式技术开始，其他组件系统也都在Hadoop框架实现集成，所以循序渐进学起来也并没有想象中那么难。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Hadoop大数据培训班2020即将开班，余位不多，详情可联系客服了解！