扣丁学堂大数据培训分析Hadoop入门进阶

凡事只有入门后才能了解更多，技术更是如此，大数据开发技术也是只有入门后才能更好的深入探究，本篇文章扣丁学堂大数据培训小编和大家分析Hadoop的入门进阶，对大数据开发感兴趣的小伙伴就随着小编一起来了解一下吧。

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Hadoop是什么?

Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。

Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。

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HDFS--Hadoop生态圈的基本组成部分是Hadoop分布式文件系统(HDFS)。HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上，HDFS为HBase等工具提供了基础。

MapReduce--Hadoop的主要执行框架是MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型，MapReduce把任务分为map(映射)阶段和reduce(化简)。由于MapReduce工作原理的特性，Hadoop能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。

Hbase--HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。

Zookeeper--用于Hadoop的分布式协调服务。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。

Pig--它是MapReduce编程的复杂性的抽象。Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列。

Hive--Hive类似于SQL高级语言，用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。像Pig一样，Hive作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉SQL而不是Java编程的数据分析师。

Sqoop是一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。Sqoop利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出;利用MapReduce实现并行化运行和容错技术。

Flume提供了分布式、可靠、高效的服务，用于收集、汇总大数据，并将单台计算机的大量数据转移到HDFS。它基于一个简单而灵活的架构，并提供了数据流的流。它利用简单的可扩展的数据模型，将企业中多台计算机上的数据转移到Hadoop。

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