hadoop題(Hadoop入門(mén)需要哪些知識(shí))
1.Hadoop入門(mén)需要哪些知識(shí)
如果是掌握hadoop的使用，java基礎(chǔ)好就可以，看看hadoop權(quán)威指南。
想深入學(xué)習(xí)源碼的話，就需要些網(wǎng)絡(luò)編程的知識(shí)了。具體步驟：1.選擇一個(gè)Hadoop的版本，然后閱讀文檔了解Hadoop:What's Hadoop, Why Hadoop exists;2.安裝Hadoop，三種方式都試下；3.在Hadoop文檔里面有Hadoop Command的資料，I.hdfs command，盡量試試這兩方面的命令；4.Hadoop Files，看看Hadoop文件的概念，關(guān)注它的分布式特點(diǎn)，然后看Reduce函數(shù)輸出文件；5.自己寫(xiě)WordCount與Advanced WordCount;6.寫(xiě)Sort程序；7.使用RandomTextWriter;8.模仿、、寫(xiě)自己的；9.yahoo有一個(gè)Hadoop的教程，英文版的，里面的內(nèi)容很好；10.《hadoop權(quán)威指南》當(dāng)參考書(shū)，自己就可以實(shí)戰(zhàn)了。
2.Hadoop入門(mén)需要哪些知識(shí)
如果是掌握hadoop的使用，java基礎(chǔ)好就可以，看看hadoop權(quán)威指南。
想深入學(xué)習(xí)源碼的話，就需要些網(wǎng)絡(luò)編程的知識(shí)了。
具體步驟：
1.選擇一個(gè)Hadoop的版本，然后閱讀文檔了解Hadoop:What's Hadoop, Why Hadoop exists;
2.安裝Hadoop，三種方式都試下；
3.在Hadoop文檔里面有Hadoop Command的資料，I.hdfs command，盡量試試這兩方面的命令；
4.Hadoop Files，看看Hadoop文件的概念，關(guān)注它的分布式特點(diǎn)，然后看Reduce函數(shù)輸出文件；
5.自己寫(xiě)WordCount與Advanced WordCount;
6.寫(xiě)Sort程序；
7.使用RandomTextWriter;
8.模仿、、寫(xiě)自己的；
9.yahoo有一個(gè)Hadoop的教程，英文版的，里面的內(nèi)容很好；
10.《hadoop權(quán)威指南》當(dāng)參考書(shū)，自己就可以實(shí)戰(zhàn)了！
3.關(guān)于如何去學(xué)Hadoop,需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)來(lái)支撐
在平臺(tái)方面，hadoop環(huán)境需要搭建在linux服務(wù)器上，首先需要了解Linux的基礎(chǔ)知識(shí)與命令；
開(kāi)發(fā)方面，hadoop首先是個(gè)提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的平臺(tái)，因此我們要使用其存儲(chǔ)功能，因此需要掌握其數(shù)據(jù)操作的api(scala api 或者 java api)；其次是hadoop是大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)源，熟悉對(duì)大數(shù)據(jù)的 分析/使用 方法（spark/map-reduce技術(shù)，都有scala 和 java兩種api）。
因此，學(xué)習(xí)hadoop必須掌握scala或者java中的一門(mén)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，然后在學(xué)習(xí)hadoop數(shù)據(jù)操作命令，api,spark/map-reduce分析技術(shù)。
另外，還可以學(xué)習(xí)hbase這種基于hdfs的結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，和flume大數(shù)據(jù)采集技術(shù)。
4.Hadoop相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)
HBase – Hadoop Database，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PC Server上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群。
HBase是Google Bigtable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)；Google運(yùn)行MapReduce來(lái)處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來(lái)處理HBase中的海量數(shù)據(jù)；Google Bigtable利用 Chubby作為協(xié)同服務(wù)，HBase利用Zookeeper作為對(duì)應(yīng)。 [1] 上圖描述了Hadoop EcoSystem中的各層系統(tǒng)，其中HBase位于結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)層，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持，Hadoop MapReduce為HBase提供了高性能的計(jì)算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務(wù)和failover機(jī)制。
此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語(yǔ)言支持，使得在HBase上進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理變的非常簡(jiǎn)單。 Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)向HBase中遷移變的非常方便。
5.學(xué)習(xí)hadoop需要具備哪些基礎(chǔ)
在平臺(tái)方面，hadoop環(huán)境需要搭建在linux服務(wù)器上，首先需要了解Linux的基礎(chǔ)知識(shí)與命令；開(kāi)發(fā)方面，hadoop首先是個(gè)提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的平臺(tái)，因此我們要使用其存儲(chǔ)功能，因此需要掌握其數(shù)據(jù)操作的api(scala api 或者 java api)；其次是hadoop是大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)源，熟悉對(duì)大數(shù)據(jù)的 分析/使用 方法（spark/map-reduce技術(shù)，都有scala 和 java兩種api）。
因此，學(xué)習(xí)hadoop必須掌握scala或者java中的一門(mén)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，然后在學(xué)習(xí)hadoop數(shù)據(jù)操作命令，api,spark/map-reduce分析技術(shù)。另外，還可以學(xué)習(xí)hbase這種基于hdfs的結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，和flume大數(shù)據(jù)采集技術(shù)。
