Hadoop入门基础：Hadoop学习入门基础必备

Hadoop作为大数据领域的重要技术框架，在大数据的学习当中也是重难点，尤其是对于很多零基础的学习者，在Hadoop入门上就容易遇到困难。一门技术的学习，需要遵循由易到难的顺序，Hadoop的学习也一样，Hadoop入门基础开始，逐步深入，建立系统的知识结构，才能更好地掌握和应用。

Hadoop作为现如今占据主力地位的大数据技术框架，在数据处理上具有很大的优势，面对大规模的、结构化非结构化的数据，从存储到计算到管理都提供了行之有效的解决方案，这也是Hadoop受到广泛应用的原因。


Hadoop从最初的1.0版本发展至今，也在不断地更新优化，到今天已经形成了一个相对完备的数据处理系统，系统当中包含各个组件工具，各自去解决数据处理当中遇到的大小问题。Hadoop入门基础，首先对于各个系统组件要有清晰的认识。

Hadoop核心组件HDFS，分布式文件系统，主要负责数据存储，基于Hadoop计算机集群，实现大规模数据的分块存储。

Hadoop核心组件MapReduce，分布式计算框架，基于分布式存储的数据文件，在计算机集群上进行完成离线计算任务，对大规模数据处理也能高效地完成。

Hadoop数据库HBASE，建立在HDFS上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。

Hive，Hadoop系统当中的类SQL语言查询语句，帮助将数据查询指令快速翻译为MapReduce任务并执行，减轻直接使用MapReduce编程的难度。

Sqoop，适用于不同数据库、数据仓库之间的数据转移，利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出；利用MapReduce实现并行化运行和容错技术。

Zookeeper，Hadoop分布式协调服务，对于Hadoop各个组件在集群上的运作进行协调管理，确保系统的高效运行。

Flume，用于收集、汇总大数据，并将单台计算机的大量数据转移到HDFS，基于简单灵活的架构，提供数据流。

总的来说，Hadoop入门学习，打好基础很重要。Hadoop入门基础，一方面是以上提到的这些系统组件工具的掌握，当然，以上只是其中的一部分，另一方面还有编程语言、技术思维等的建立，循序渐进，最终实现技术实力的提升。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据Hadoop开发班2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！