小伙伴們,離開大數(shù)據(jù)時代的我們是不完整的!
Hadoop,似乎是大數(shù)據(jù)時代最神秘的一個詞匯,聽起來像是一個神秘的阿拉伯世界。但其實Hadoop就是一個開源的、可靠的分布式系統(tǒng),可以存儲和處理大型數(shù)據(jù)集。來自Apache Software Foundation的這個項目,已經(jīng)成為了現(xiàn)今處理大數(shù)據(jù)的業(yè)界事實標(biāo)準(zhǔn)。撒花!
說白了,就是這個東西能把你用電腦打出來的海量數(shù)據(jù)都整合、存儲以及給你處理。而且,這么多年過去了,Hadoop還一直在不斷地升級,增加著新的功能,更加方便了廣大程序員的使用。
但小伙伴們,學(xué)習(xí)Hadoop并不是件容易的事情。尤其是我們這些小白,入門是一個很大的難題。所以呢,我們最好是要有一份詳細(xì)的Hadoop教程,這樣才能夠真正理解它的一些基本知識和核心概念。
首先,我們得知道Hadoop有兩個核心組件:HDFS和MapReduce。
先說說HDFS。HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)的縮寫。如果我們將整個Hadoop比作一個大房子,那么HDFS就是這個房子的基礎(chǔ)建筑。HDFS的主要功能是用于存儲數(shù)據(jù)。如果你要處理一個大數(shù)據(jù),那么首先這個數(shù)據(jù)需要被存儲在Hadoop平臺上,然后才能進(jìn)行有效處理。HDFS的原理曾經(jīng)是我們最需要掌握的內(nèi)容,當(dāng)然現(xiàn)在許多Hadoop發(fā)行版已經(jīng)自帶了更加易于操作的存儲管理系統(tǒng)。
接下來,我們再說說MapReduce。MapReduce是一個框架,用于將大數(shù)據(jù)處理成一組較小的數(shù)據(jù),也就是一個個的鍵值對。這個處理過程分為兩個步驟:Map和Reduce。Map階段將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為鍵和值對的中間值,Reduce將這些中間值合并為最終結(jié)果。MapReduce的作用在于解決集群上處理大數(shù)據(jù)集時的并行性問題,可以大大提高處理效率。
然而,了解了HDFS和MapReduce并不代表我們完全掌握了Hadoop。Hadoop最強(qiáng)大的功能當(dāng)屬它的生態(tài)系統(tǒng)了。Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)是極其廣泛的,包括了許多與Hadoop能夠適配的應(yīng)用程序。例如,我們常聽到的Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume等等都是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用工具,它們可以更為方便的借助Hadoop平臺處理數(shù)據(jù),提供某種數(shù)據(jù)處理或分析或存儲的功能。只有掌握了這些工具,才能夠真正地發(fā)揮Hadoop的強(qiáng)大威力,輕松解決數(shù)據(jù)處理中的難題。
所以,同學(xué)們一定要認(rèn)真學(xué)Hadoop,掌握Hadoop的基礎(chǔ)知識,理解Hadoop架構(gòu)、原理以及Hadoop的生態(tài)系統(tǒng),才能夠真正發(fā)揮它的優(yōu)勢?。?p>
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