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如何學(xué)習(xí)hadoop

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Hadoop學(xué)習(xí)兩步走:linux學(xué)習(xí)、hadoop學(xué)習(xí)。

在接觸hadoop之前我有java基礎(chǔ),為此我的計(jì)劃是首先學(xué)習(xí)Linux,然后學(xué)習(xí)hadoop生態(tài)系統(tǒng),為此學(xué)習(xí)hadoop***步計(jì)劃就是學(xué)習(xí)linux了,然后linux又可以分為四個(gè)步驟走。

linux任務(wù)***個(gè)目標(biāo)就是要熟練操作linux常用命令以及網(wǎng)絡(luò)配置;

第二個(gè)目標(biāo)就是熟悉用戶以及權(quán)限管理操作;

第三個(gè)目標(biāo)就是熟悉軟件包以及系統(tǒng)命令管理,第四個(gè)就是要學(xué)習(xí)shell編程了。

Linux系統(tǒng)學(xué)習(xí)完畢之后,緊接著就是第二個(gè)計(jì)劃了學(xué)習(xí)Hadoop。

Hadoop階段分兩步走。

***階段能熟練搭建偽分布式集群以及完全分布式集群,我個(gè)人認(rèn)為先搭建hadoop環(huán)境然后再學(xué)習(xí)hadoop這樣效果更好。就如同看別人代碼一樣,我們先把別人代碼能跑起來(lái),然后再分析代碼,如果代碼都跑不起來(lái),何談代碼分析,所以先讓hadoop環(huán)境搭建起來(lái),能正常運(yùn)行wordcount程序,我們才能慢慢分析整個(gè)Hadoop生態(tài)系統(tǒng),這樣我們能對(duì)hadoop有個(gè)整體上的認(rèn)識(shí)。

Hadoop第二階段就是基于***階段的基礎(chǔ)上,再細(xì)分幾大階段:

首先***階段整體上認(rèn)識(shí)hadoop生態(tài)系統(tǒng),了解MapReduce分布式計(jì)算框架、Yarn集群資源管理和調(diào)度平臺(tái)、hdfs分布式文件系統(tǒng)、hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、HBase實(shí)時(shí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、Flume日志收集工具、sqoop數(shù)據(jù)庫(kù)ETL工具、zookeeper分布式協(xié)作服務(wù)、Mahout數(shù)據(jù)挖掘庫(kù);

第二階段學(xué)習(xí)MapReduce,MapReduce作為hadoop核心內(nèi)容,要先易后難,首先了解Mapper、Reducer、Configuration、job等這些類,熟悉MapReduce流程圖,然后寫簡(jiǎn)單的單詞統(tǒng)計(jì)代碼,整體上對(duì)MapReduce認(rèn)識(shí),之后學(xué)習(xí)MapReduce運(yùn)行機(jī)制,熟練掌握,MapReduce輸入格式,MapReduce輸出格式,以及MapReduce優(yōu)化;

第三階段學(xué)習(xí)hadoop另一個(gè)核心內(nèi)容HDFS,首先明白什么是hdfs,然后再分析hdfs的優(yōu)點(diǎn),然后再了解Hdfs的缺點(diǎn)有哪些,HDFS是如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,采用什么樣的架構(gòu),我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)讀取和寫入HDFS中的文件,以及了解HDFS副本存放策略,同時(shí)熟練掌握HDFS的shell訪問(wèn)和java訪問(wèn)。

第三階段就是學(xué)習(xí)hadoop另一個(gè)核心內(nèi)容:Yarn,首先我們要了解Yarn是什么,為什么使用Yarn,Yarn的構(gòu)架,Yarn的原理。我個(gè)人認(rèn)為,hadoop初學(xué)者只要掌握了提供海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的HDFS,分布式計(jì)算的MapReduce,以及集群資源管理和調(diào)度平臺(tái)的yarn,基本上也就掌握了Hadoop最核心的東西,也為以后的hbase、hive學(xué)習(xí)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

到此,相信大家對(duì)“如何學(xué)習(xí)hadoop”有了更深的了解,不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!


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