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hadoop培训 好程序员大数据培训分享如何学习Hadoop

好的程序员大数据培训分享如何学习Hadoop,如何学习Hadoop。对大数据开发感兴趣的小型合作伙伴将与边肖一起了解这一点。

Hadoop实现了Hadoop分布式文件系统(简称HDFS)。HDFS具有高容错性的特点,设计用于低成本硬件。而且它提供了访问应用数据的高吞吐量,适合大数据集的应用。HDFS放宽)POSIX的要求,并可以流式访问文件系统中的数据。

Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供存储,而MapReduce为海量数据提供计算。总之,Hadoop就是存储加计算。

Hadoop是一个分布式计算平台,用户可以轻松构建和使用。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下优点:

1.高可靠性的Hadoop一点一点存储和处理数据的能力值得人们的信任。

2.高度可扩展的Hadoop在可用的计算机集群中分发数据并完成计算任务,这些集群可以轻松扩展到数千个节点。

3.高效的Hadoop可以在节点间动态移动数据,保证每个节点的动态平衡,所以处理速度非常快。

4.高容错的Hadoop可以自动保存多个数据副本,自动重新分发失败的任务。

5.低成本相比于一体机、商业数据仓库、QlikView、永红Z-Suite等数据集市,hadoop是开源的,所以项目的软件成本会大大降低。

Hadoop有一个用Java语言编写的框架,所以在Linux生产平台上运行比较理想。Hadoop上的应用也可以用其他语言编写,比如C++。

Hadoop大数据处理的意义:

Hadoop因其在数据提取、转换和加载(ETL)方面的天然优势,已被广泛应用于大数据处理应用。Hadoop的分布式架构让大数据处理引擎尽可能靠近存储,相对适合ETL等批处理操作,因为这类操作的批处理结果可以直接存储。Hadoop的MapReduce函数将单个任务分解,将碎片化的任务(Map)发送到多个节点,然后以单个数据集的形式加载到数据仓库中。

Hadoop由以下项目组成:

1.Hadoop Common :Hadoop系统底层的Hadoop模块,为Hadoop子项目提供各种工具,如配置文件、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。对于外部客户来说,HDFS就像一个传统的分层文件系统。您可以创建、删除、移动或重命名文件,等等。然而,HDFS的架构是基于一组特定的节点,这是由其自身的特性决定的。这些节点包括NameNode(只有一个),它在HDFS内部提供元数据服务;数据节点,为HDFS提供存储块。

由于只有一个命名节点,这是HDFS的缺点(单点故障)。存储在HDFS的文件被分成块,然后这些块被复制到多台计算机(数据节点)。这与传统的RAID架构有很大的不同。块大小(通常为64MB)和复制的块数量由客户端在创建文件时决定。名称节点可以控制所有文件操作。HDFS境内的所有通信都基于标准的传输控制协议。

3.MapReduce:分布式海量数据处理的软件框架计算集群。

Avro:道格Cutting主持的RPC项目,主要负责数据序列化。类似于谷歌的protobuf和Facebook的节俭。Avro未来作为hadoop的RPC使用,使得hadoop的RPC模块通信速度更快,数据结构更紧凑。

5.Hive:类似于CloudBase,也是一套基于hadoop分布式计算平台提供数据仓库sql功能的软件。它简化了hadoop中存储的海量数据的汇总和临时查询。Hive提供了一套基于sql的QL查询语言,使用非常方便。

6.HBase:基于Hadoop分布式文件系统,是基于列存储模型的开源、可扩展的分布式数据库,支持大表存储结构化数据。

7.Pig:是并行计算的高级数据流语言和执行框架。类SQL语言是建立在MapReduce基础上的高级查询语言,将一些操作编译成MapReduce模型的Map和Reduce,用户可以定义自己的函数。

8.动物园管理员:谷歌的查比是一个开源实现。它是大型分布式系统的可靠协调系统,其功能包括配置维护、名称服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标是封装复杂易错的关键服务,为用户提供易用的界面和高性能稳定功能的系统。

Chukwa:一个管理大型分布式系统的数据采集系统是由雅虎贡献的。

10.Cassandra:无单点故障的可扩展多主数据库。

11.Mahout:一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。

Hadoop设计之初,目标是定位高可靠性、高可扩展性、高容错性、高效率。正是这些设计上固有的优势,使得Hadoop一出现就受到许多大公司的青睐,也引起了研究领域的广泛关注。到目前为止,Hadoop技术已经广泛应用于互联网领域,如雅虎、Facebook、Adobe、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、中国移动等。

至于如何学习hadoop,首先要了解和深刻理解hadoop是什么,它的原理和功能,包括它的基本组成和各自的功能。当然,在学习之前,我们至少要掌握一门基础语言,这样才能事半功倍。

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