隨著央視新聞天天說大數據，很多人紛紛開始關注大數據和Hadoop以及數據挖掘和數據可視化了。什么是Hadoop？

　　ApacheHadoop是一款支持數據密集型分布式應用并以Apache2.0許可協議發布的開源軟件框架。Hadoop框架透明地為應用提供可靠性和數據移動。它實現了名為MapReduce的編程范式：應用程序被分割成許多小部分，而每個部分都能在集群中的任意節點上執行或重新執行。

　　Hadoop市場現狀

　　開發人才目前比較匱乏，基本都集中在互聯網。維護人才我覺得互聯網外的行業一段時間內基本不用考慮，不是太多了，而是根本沒有。Hadoop和云計算最后拼的就是運維，大規模分布式系統的運維人才極難培養。

　　Hadoop版本的選擇

　　目前為止，作為半只腳邁進Hadoop大門的人，我建議大家還是選擇Hadoop2.x用。

　　Hadoop2相比較于Hadoop1.x來說，HDFS的架構與MapReduce的都有較大的變化，且速度上和可用性上都有了很大的提高，Hadoop2中有兩個重要的變更：

　　HDFS的NameNodes可以以集群的方式布署，增強了NameNodes的水平擴展能力和可用性；

　　MapReduce將JobTracker中的資源管理及任務生命周期管理（包括定時觸發及監控），拆分成兩個獨立的組件，并更名為YARN（YetAnotherResourceNegotiator）。

　　核心概念

　　Hadoop項目主要包含了以下四個模塊：

　　Hadoop通用模塊（HadoopCommon）:為其他Hadoop模塊提供支持的公共實用程序。

　　Hadoop分布式文件系統（HDFS,HadoopDistributedFileSystem）：提供對應用程序數據的高吞吐量訪問的分布式文件系統。

　　HadoopYARN:任務調度和集群資源管理框架。

　　HadoopMapReduce:基于YARN的大規模數據集并行計算框架。

　　對于初次學習Hadoop的用戶而言，應重點關注HDFS和MapReduce。作為一個分布式計算框架，HDFS承載了該框架對于數據的存儲需求，而MapReduce滿足了該框架對于數據的計算需求。

　　下圖是Hadoop集群的基本架構：

　　部署Hadoop

　　Hadoop主要有以下三種部署模式：

　　單機模式：在單臺計算機上以單個進程的模式運行。

　　偽分布式模式：在單臺計算機上以多個進程的模式運行。該模式可以在單節點下模擬“多節點”的場景。

　　完全分布式模式：在多臺計算機上分別以單個進程的模式運行。

　　具體的部署步驟以及詳細的教程大家可以戳我查看。

　　今天跟大家分享的這個教程，主要包含以下知識點：

　　1：Hadoop簡介與安裝部署

　　1：Hadoop系統部署

　　2：HDFS架構與操作

　　3：MapReduce原理與實踐

　　2：使用MapReduce進行日志分析

　　4：YARN架構

　　3：用Hadoop計算圓周率

　　5：HBase基礎

　　4：HBase數據導入

　　6：Sqoop數據遷移

　　5：HBase實現Web日志場景數據處理

　　7：Solr基礎實戰

　　8：Hive基礎實戰

　　6：導入數據到Hive

　　9：Flume基礎實戰

　　10：Flume、HDFS和Hive實現日志收集和分析

　　7：用Flume和MapReduce進行日志分析

　　11：Kafka基礎實戰

　　8：按需部署Kafka

　　12：使用Flume和Kafka實現實時日志收集

　　13：Pig基礎實戰

　　關于該教程的學習，你需要有一定的計算機基礎和Java基礎，并且對Hadoop感興趣，以上就是動力Java培訓機構小編介紹的“Hadoop入門基礎教程，漲工資就靠它了”的內容，希望對大家有幫助，如有疑問，請在線咨詢，有專業老師隨時為你服務。