学习hadoop对大数据有什么作用(清华毕业大佬用十年大数据工作和教授经验)

首先呢,给大家介绍一下Hadoop的概念,优点和核心架构。

概念

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。

优点介绍
  1. 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。
  2. Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。
  3. Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。
  4. Hadoop 还是可伸缩的,能够处理PB级数据。

此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

它主要有以下几个优点:

  1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
  2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
  3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
  4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。
  5. 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C 。

hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。[1]

核心架构

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Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

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Hadoop的地位

马云曾说过:“未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔!”

Hadoop 最早诞生于 2006 年,并在 2008 年成为 Apache 顶级项目,起初,Hadoop在中国基本没有人注意到它,直到2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,因为能够高效地处理大数据,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的庞大市场,继而成为大数据开发的标准。

不仅如此,它还孕育了包括 HBase、Hive、ZooKeeper 等一系列知名 Apache 顶级项目,而这些项目一开始都是以 Apache Hadoop 子项目的形式在社区运作并为开发者熟知的。

Hadoop至今已经发展14年了,在许多国内外企业的大数据平台中,Hadoop生态的各类组件都占据了相当大的比例,然而,在很多开发者眼里,Hadoop复杂且难以掌握。

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因此,在许多社交论坛上,经常可以看到许多Java、安卓开发者都在问怎样学习Hadoop大数据?

对于开发者提出这个疑问呢,清华毕业大佬给大家梳理的Hadoop的学习路线:

  1. hadoop-HDFS理论基础读写流程;
  2. hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式;
  3. hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念;
  4. hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证;
  5. hadoop-HDFS权限、企业级搭建;
  6. hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门;
  7. hadoop-MapReduce调度原理,Yarn原理;
  8. hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序;
  9. hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码;
  10. hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲;
  11. hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲;
  12. hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼;
  13. hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式;

从上面不难看出,大佬把Hadoop总共分为14个大点,其实呢这14个大点里面又分为很多的小知识点,小编把这些小知识点组合成了Hadoop200集视频,希望大家能够喜欢。

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最后呢,给大家都赠送一波2019年最新的BAT的大数据25道面试题,也希望大家能够喜欢。

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你以为除了208集视频和面试题就结束了?小编告诉你还没有,这里还有Hadoop书籍供你学习。

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