大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习hadoop编程基础的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习hadoop编程基础的解答，让我们一起看看吧。
学习大数据都需要掌握什么技术，本人只听过hadoop？
首先得搭建一个完全分布式集群，可以用vmware虚拟机。入门的话，首先得了解hadoop生态，数据存储hdfs，第一代计算框架mapreduce，***调度yarn，分布式协调服务zookeeper，***工具Common，分布式数据库hbase，数据仓库hive这些必不可少。
然后就是第二代计算框架spark，这里又包含了spark生态圈，数据挖掘spark mlib，数据分析sparkR，数据查询spark sql，实时计算spark straming。这些搞定之后，你就可以成为一个合格的大数据工程师了[呲牙]
我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
1.etl方向，主要做数据转换，清冼等，需要掌握的技术etl,如 kettle,informatica,sqoop,datax等等
2.大数据运维方向，需要掌握linux,hadoop,hive,hbase,es等组件的安装运维调优
3.后台开发方向，需要java,PYTHON,熟悉各种大数据组件API
4.前端方向，数据可视化方向，如tableau,quickview,biee,js,vue.js等等
学习大数据，如果你是零基础的话要学习Java和Linux,然后才开始学习大数据技术
包括：（HADOOP-HIVE-OOZIE-web-SPARK-SCALA-KAFKA-HBASE-PYTHON-FLUME）
当然学习大数据最重要的是要有真实的大数据项目可以实训！
此处我们来说说入门学习需要掌握的基本技能：
1、JAVA
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
Hadoop一般用在哪些业务场景？
hadoop 两部分，hdfs 和mr ，简单的说吧，hdfs 分布式文件系统，你可以理解为把多个服务器合成一个大硬盘，里面的东西分块存储。mr 是基础的分布式计算框架，基本上现在用得少了。何为分布式计算呢？之前知乎上有个回答挺不错的：图书馆统计书，一个人统计非常慢，***设很多人数，A数第一列，B数第二列，最后大家把结果统计，数得人越多统计效率越快。
应用场景吧，hdfs 大数据都存在里面，数据存储的。感觉hadoop 是大数据的根基，大数据场景都能用。
小弟才疏学浅，不对轻喷
- Hadoop可以做大数据量存储，它是分布式，可以存储离线的数据，不需要实时性的数据，就像云盘，网盘那样，你用的时候，可以直接读取就行。
- 你也可以将历史数据存储在Hadoop上，通过整体来分析数据，比抽样的数据要全，更可靠。
- 还可以处理大型文件，比如PB级别的，因为它的HDFS是分布式存储数据的，它会将数据按块来进行存储，一般是128M，现在3.0是256M。
- Hadoop可以做日志处理: 通过MapReduce编程可以抽取想要的内容，也可以结合Flume来收集想要的数据，并通过Hive将数据保存到表，实际上数据底层还是存储在Hadoop上，进行日志分析。
- Hadoop支持并行计算，因为它是分布式的，数据是存储在不同的机器上，如果你的需求满足分布式计算，那你就可以用MR来就行海量计算。我曾经用MR做过算法，那是2年前啦。
- Hadoop还可以将数据从oracle、mysql、DB2、mongdb等的数据进行ETL处理后，存储在HDFS上进行保存。它有三个副本，非常可靠。
- Hadoop还可以通过使用HBase做数据分析，因为HBase是基于Hadoop的数据库， 可以实现实时性，高效和随机读写。
首先解释一下hadoop是什么？
Hadoop是一个用于在由廉价硬件构建的大型集群上运行应用程序的框架。Hadoop框架提供给应用程序可靠性和数据移动。Hadoop实现了一个名为Map / Reduce的计算范例，其中应用程序被分成许多小的工作片段，每个工作片段都可以在群集中的任何节点上执行或重新执行。此外，它还提供了一个分布式文件系统（HDFS），用于在计算节点上存储数据，从而在整个集群中提供非常高的聚合带宽。Map / Reduce和分布式文件系统的设计都是为了使框架自动处理节点故障。Map / Reduce是一种编程模式，谷歌在任务分成小部分并分发到大量节点进行处理（map）时将其广泛使用，然后将结果汇总到最终答案中（reduce）。谷歌和雅虎将其用于[_a***_]引擎技术等等。
Hadoop是实现这种处理方案的通用框架。至于为什么它这么普适，主要是因为它提供了诸如容错等整齐的功能，并且可以让您将几乎任何类型的硬件结合在一起进行处理。如果你的问题符合范例，它也可以很好地扩展。你可以在(***://hadoop.apache.org)上阅读关于它的所有信息。
至于一些例子，Paul提供了一些例子，但是你可以做的还有一些不是那么以网络为中心的：
1 渲染3D影片。“map”步骤将每个帧的几何分布到不同的节点，节点渲染它，并且渲染帧在“reduce”步骤中重新组合。
2 用分子模型计算系统中的能量。系统轨迹的每一帧都在“map”步骤中分配给一个节点。 节点计算每个帧的能量，然后在“reduce”步骤中汇总结果。
本质上，该模型对于可以分解为完全独立的类似离散计算的问题非常有效，并且可以重新组合以产生最终结果。
Hadoop包含三个组件，yarn，MapReduce，HDFS 。其中 yarn是一个***管理器用来管理集群的***（CPU，内存）。MapReduce 是一个计算框架，适合做大数据离线计算。HDFS 是分布式存储，用来做海量数据存储。
Hadoop 发展这么多年已经衍生了一个非常庞大的生态，单单使用Hadoop (yarn , mapreduce , hdfs)这个大数据组件能做的事情有限，但是结合衍生出来的生态产品（hive，flume，sqoop, hbase , spark）就可以做很多事。比如
- 结合 hive 用来做数据仓库，整合管理整个公司的数据。
- 结合 sqoop 把关系型数据库里的数据抽取到数据仓库，用作后续分析
- 结合 Flume 可以把 kafka , 日志文件 等数据抽取到数据仓库
- 结合 hbase 宽表特性，存储用户画像等信息，同时 hbase 还可用作高并发读数据场景
- 由于MapReduce 计算过程中需要频繁写磁盘，导致运行速度不够快，结合 spark 可以做数据仓库近实时查询，spark 本身提供了机器学习，图计算等算法的实现，可以很方便的做类似的数据挖掘和数据分析
学习大数据需要编程语言作为基础，那么编程语言应该学到什么程度才可以学习大数据？
学习大数据需要j***a作为基础！
一般来说学大数据，首先要学j***a基础、j***aweb、SSM框架之后在开始大数据的学习。我给你一套大数据的学习线路图，你从线路图就能知道j***a学到什么程序员就可以学大数据了！
我发的总得线路图呢，前三个阶段都是在学习j***a，可见在学习大数据的时候，编程语言j***a是必须要学的。另外，每个阶段能学到什么，能做什么也都写上了，看不清没有关系，下面有更详细的学习阶段和知识点！！！
配套视频：
J***a编程轻松入门教程（J***a基础班全套教程）
配套***：
超全面j***aweb入门教程
spark和hadoop的区别？
Spark和Hadoop的区别和比较:
1.原理比较：
Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
Spark用户提交的任务称为application，一个***lication对应一个SparkContext，***中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个st***e，st***e是shuffle过程中D***Scheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个st***e里面有多个task，组成taskset，由TaskScheduler分发到各个executor中执行；executor的生命周期是和***一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算。
Spark和Hadoop都是用于处理大规模数据的框架，但它们有以下不同之处：
1. 数据处理方式：Hadoop使用批处理技术，将数据切分成小块分别处理；Spark则***用基于内存的数据处理，可以处理更复杂的数据。
2. 处理速度：由于Spark***用了内存计算技术，数据处理速度比Hadoop更快。
3. 适用场景：Hadoop更适合处理海量数据的存储和批处理，而Spark更适合处理实时数据的流式处理和交互式查询。
4. 生态系统：Hadoop的生态系统比Spark更庞大，包括多个组件和工具，而Spark则拥有更简单的基础架构，但可以与其他第三方组件集成使用。
Spark 和 Hadoop 是两种不同的大数据处理技术，它们的主要区别在于数据处理和分析的方式以及所使用的工具和组件。
Hadoop 是一个开源的分布式文件系统，它可以用于存储和处理大规模数据集。Hadoop 的核心组件包括 HDFS、YARN 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，可以存储大规模数据，YARN 是一个***管理器，用于分配和管理计算***，MapReduce 是一个分布式计算框架，用于对数据进行排序、过滤、聚合等处理。
Spark 是一个基于 J***a 的开源分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。Spark 的主要组件包括 SparkContext、RDD(弹性分布式数据集) 和 Spark SQL。SparkContext 是 Spark 应用程序的核心组件，它提供了用于处理数据的 API 和工具。RDD 是 Spark 的核心概念，它是一种弹性分布式数据集，可以用于对数据进行拆分、组合、过滤等操作。Spark SQL 是 Spark 的一个 SQL-like API，它可以用来对数据进行查询和分析。
总的来说，Spark 和 Hadoop 都是用于处理大规模数据的开源技术，但它们的应用场景和处理方式不同。Hadoop 主要用于存储和处理大规模数据集，而 Spark 主要用于高效的数据处理和分析。
到此，以上就是小编对于学习hadoop编程基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习hadoop编程基础的4点解答对大家有用。
