大数据快速入门教程之一：Hadoop

Posted 2021-04-13 千锋深圳

面对大数据的火爆之余，你是否也想浩浩荡荡的加入？

是否也想吹着空调，吃着零食，拿着高薪呢？

但罗马不是一天建成的，需要从入门到熟悉再到精通，今天我们先从大数据的入门教程说起。

千锋大数据的入门教程包含java+大数据开发两个部分，提高部分的教程针对有java开发经验的朋友只包含大数据部分。

想要学习大数据技术的小伙伴，相信在学习之前已经做了很多准备，知道大数据的学习是需要一定的java基础的。那真正的大数据教程都学些什么呢？

首先我们要知道，大数据的核心技术也是我们的入门教程之一就是Hadoop，学习Hadoop是大数据必备首要的课程。

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据，是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。

分布式文件系统-HDFS

提起hadoop文件系统，首先想到的是HDFS（Hadoop Distributed File System），HDFS是hadoop主要的文件系统，是Hadoop存储数据的平台，建立在网络上的分布式存储系统。hadoop还集成了其他文件系统，hadoop的文件系统是一个抽象的概念，HDFS只是其中的一种实现。

分布式计算框架-MapReduce

MapReduce是一种编程模型，是Hadoop处理数据的平台。用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

分布式开源数据库-Hbase

HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。适合于非结构化数据存储，保留数据多个时间段版本。Hbase极大的方便扩展了Hadoop对于数据的处理和应用。

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