Hadoop入门基础教程，涨工资就靠它了

　　随着央视新闻天天说大数据，很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了。什么是Hadoop？

　　ApacheHadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布的开源软件框架。Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。

　　Hadoop市场现状

　　开发人才目前比较匮乏，基本都集中在互联网。维护人才我觉得互联网外的行业一段时间内基本不用考虑，不是太多了，而是根本没有。Hadoop和云计算最后拼的就是运维，大规模分布式系统的运维人才极难培养。

　　Hadoop版本的选择

　　目前为止，作为半只脚迈进Hadoop大门的人，我建议大家还是选择Hadoop2.x用。

　　Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说，HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化，且速度上和可用性上都有了很大的提高，Hadoop2中有两个重要的变更：

　　HDFS的NameNodes可以以集群的方式布署，增强了NameNodes的水平扩展能力和可用性；

　　MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理（包括定时触发及监控），拆分成两个独立的组件，并更名为YARN（YetAnotherResourceNegotiator）。

　　核心概念

　　Hadoop项目主要包含了以下四个模块：

　　Hadoop通用模块（HadoopCommon）:为其他Hadoop模块提供支持的公共实用程序。

　　Hadoop分布式文件系统（HDFS,HadoopDistributedFileSystem）：提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。

　　HadoopYARN:任务调度和集群资源管理框架。

　　HadoopMapReduce:基于YARN的大规模数据集并行计算框架。

　　对于初次学习Hadoop的用户而言，应重点关注HDFS和MapReduce。作为一个分布式计算框架，HDFS承载了该框架对于数据的存储需求，而MapReduce满足了该框架对于数据的计算需求。

　　下图是Hadoop集群的基本架构：

　　部署Hadoop

　　Hadoop主要有以下三种部署模式：

　　单机模式：在单台计算机上以单个进程的模式运行。

　　伪分布式模式：在单台计算机上以多个进程的模式运行。该模式可以在单节点下模拟“多节点”的场景。

　　完全分布式模式：在多台计算机上分别以单个进程的模式运行。

　　具体的部署步骤以及详细的教程大家可以戳我查看。

　　今天跟大家分享的这个教程，主要包含以下知识点：

　　1：Hadoop简介与安装部署

　　1：Hadoop系统部署

　　2：HDFS架构与操作

　　3：MapReduce原理与实践

　　2：使用MapReduce进行日志分析

　　4：YARN架构

　　3：用Hadoop计算圆周率

　　5：HBase基础

　　4：HBase数据导入

　　6：Sqoop数据迁移

　　5：HBase实现Web日志场景数据处理

　　7：Solr基础实战

　　8：Hive基础实战

　　6：导入数据到Hive

　　9：Flume基础实战

　　10：Flume、HDFS和Hive实现日志收集和分析

　　7：用Flume和MapReduce进行日志分析

　　11：Kafka基础实战

　　8：按需部署Kafka

　　12：使用Flume和Kafka实现实时日志收集

　　13：Pig基础实战

　　关于该教程的学习，你需要有一定的计算机基础和Java基础，并且对Hadoop感兴趣，以上就是动力Java培训机构小编介绍的“Hadoop入门基础教程，涨工资就靠它了”的内容，希望对大家有帮助，如有疑问，请在线咨询，有专业老师随时为你服务。