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大数据培训如何学习Hadoop?

时间:2017-08-16 14:53来源:未知 作者:admin 浏览:
大数据处理与Hadoop

    Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统,具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。
 
 简单理解,Hadoop是一个开源的大数据分析软件,或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的,因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题,在数据仓库方面hadoop是非常强大的。
 
Hadoop大数据处理的意义
 
   Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
 
Hadoop组成及学习
 
1、Hadoop Common :Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等。
 
2、HDFS:分布式文件系统,提供高吞吐量的应用程序数据访问,对外部客户机而言,HDFS 就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件,等等。
 
3、MapReduce :一个分布式海量数据处理的软件框架集计算集群。
 
4、Avro :doug cutting主持的RPC项目,主要负责数据的序列化。使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。
 
5、Hive :类似CloudBase,也是基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总,即席查询简单化。
 
6、HBase :基于Hadoop Distributed File System,是一个开源的,基于列存储模型的可扩展的分布式数据库,支持大型表的存储结构化数据。
 
7、Pig :是一个并行计算的高级的数据流语言和执行框架 ,SQL-like语言,是在MapReduce上构建的一种高级查询语言,把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中,并且用户可以定义自己的功能。
 
8、ZooKeeper :Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
 
9、Chukwa :一个管理大型分布式系统的数据采集系统 由yahoo贡献。
 
10、Cassandra :无单点故障的可扩展的多主数据库 。
 
11、Mahout :一个可扩展的机器学习和数据挖掘库 。
 
关于怎样学习hadoop,首先要了解并且深刻认识什么是hadoop,它的原理以及作用是什么,包括基本构成是什么,分别有什么作用,当然,在学习之前,至少要掌握一门基础语言,这样在学习起来才会事半功倍,因为目前hadoop在国内发展时间不长,有兴趣的朋友可以先找一些书籍来学习,打好基本功,本站也将持续更新有关hadoop的学习方法以及资料资源共享,帮助大家学习大数据。


文章来源:www.zhaolongedu.com
(信息来源:兆隆IT云学院)

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