如何自学Hadoop？Hadoop系统组件全面解析

在Hadoop的学习当中，很多同学都跟我们反映说，感觉好难啊，涉及到的知识点太多了，脑子容量都不够用了。这是完全可以理解的，因为确实Hadoop发展到今天，整体体系涵盖了超过20个组件系统，尤其是对于自学的小伙伴们，确实难度很大。那么到底如何自学Hadoop，今天我们从Hadoop系统组件的角度，给大家一些简单的介绍。

首先，Hadoop的核心思想，就是分布式思想，通过搭建集群环境，将一台计算机无法处理的数据，分散到多台机器上去分别处理，从而大大提高了大规模数据处理的能力以及稳定性和高效性。


自学Hadoop，首先对于Hadoop的整个生态系统组件，要有一个清晰的认识，理清了框架，那么接下来一个一个去攻克也并不难。

Hadoop核心组件，也就是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，前者负责存储，后者负责计算，解决了大数据处理的最关键问题。

其次，作为数据存储的补充，还有HBASE数据库，具备高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的特点，在Hadoop集群环境当中有很大的优势。

Hive，作为数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，大大降低日常使用难度。

Pig，大规模数据分析工具，通过类SQL语言Pig Latin实现对数据分析请求的转换，同样转换为MapReduce任务在Hadoop系统中去执行。

Sqoop，这是数据库之间的转移工具，将Hadoop和关系型数据库中的数据，实现快速转移，处理数据更高效。

Zookeeper，当Hadoop上的各个组件都在运行，面对大规模的数据处理任务上，如何达到最高效的系统运行，可以通过它来实现协调。

Mahout，是Hadoop基于机器学习和数据挖掘的分布式框架，可以实现并行任务的处理。

如何自学Hadoop？总的来说给到大家的建议就是由易到难，不要因为Hadoop的系统繁杂而失去方向，Hadoop生态系统当中的各组件，都是基于一定的问题来给出解决方案，从理论上来都是很好理解的，关键还是在于多实践。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发实战班，每月开班中，详情可联系客服了解！