魔據(jù)洛陽大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)入門需要學(xué)習(xí)哪些

魔據(jù)鄭州大數(shù)據(jù)課程工程師培訓(xùn)講一下hadoop的一些知識(shí)，對于初學(xué)者來說是個(gè)不錯(cuò)的參考，另外想要進(jìn)入大數(shù)據(jù)圈子但是有困難有疑問的朋友，可以咨詢魔據(jù)教育大數(shù)據(jù)。

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魔據(jù)洛陽大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)關(guān)于入門：如果看書看的一頭霧水的話，先從實(shí)際例子出發(fā)會(huì)比較容易上手。WordCount和Weather Data這種“Hello World”的例子網(wǎng)上有很多，可以復(fù)制下來自己跑一遍，基本上就知道Hadoop是個(gè)什么東西，能用來干什么了。跑這些例子都不需要一個(gè)完整的Hadoop集群，自己本地的VM上就可以完成。之所以認(rèn)為這是比較好的方式，是因?yàn)镠adoop是一個(gè)工具，而不是一門學(xué)科。工具的一般用法是你有一個(gè)實(shí)際的問題需要解決（求和，求平均值之類的問題都可以，兩三行數(shù)據(jù)，不需要“大數(shù)據(jù)”），然后把這個(gè)工具運(yùn)用到你的問題里面，能夠使用工具之后再開始研究怎么更好的更有效的使用這個(gè)工具。

關(guān)于進(jìn)階：知道是什么，能干什么之后，需要知道為什么。這很重要，這關(guān)系到你的任務(wù)是跑三個(gè)小時(shí)還是要跑三天，是需要三臺(tái)服務(wù)器還是需要三十臺(tái)服務(wù)器，就直接關(guān)系到最后要花三十還是花三百。進(jìn)階之前需要一點(diǎn)準(zhǔn)備工作：Linux －（這對于所有Distributed System都非常重要），Java（能看得懂代碼就可以了），Maven（能用就可以），Scala（optional，可以邊學(xué)邊用），SBT（optional，可以照著tutorial用），進(jìn)階就需要看書，前面有很多位同學(xué)推薦了各種書各種博客，都應(yīng)該不錯(cuò)。推薦兩個(gè)Hadoop The Definitive Guide最新版，寫的非常好。強(qiáng)烈建議看英文版的，否則容易交流障礙……這本書的例子都在github上可以下載下來，都跑一跑。  Cloudera的tutorial，user guide，blog和best practice。這個(gè)比較官方和實(shí)效性。

關(guān)于深入：關(guān)于怎么深入學(xué)習(xí)Hadoop技術(shù)， Hadoop分為兩個(gè)大塊：HDFS和MapReduce。    HDFS － Hadoop Distributed FileSystem。這個(gè)概念很好，但是其實(shí)我不覺得很實(shí)用。但是如果你之后要往Non SQL方面深入的話這個(gè)還是很重要，HDFS是Hbase的基礎(chǔ)，Hbase又可以延伸到Big Table，DynamoDB，Mango等。

Spark要單獨(dú)提出來講一講，Spark其實(shí)不是Hadoop上面的應(yīng)用，它也可以使用除了YARN之外的-資源分配系統(tǒng)。但是Spark使用的人很多，很多任務(wù)用Spark比用Hadoop MR要快一些，Spark也比-的應(yīng)用要復(fù)雜一點(diǎn)。如果有興趣還是可以從Hadoop The Definitive Guide開始，然后邊做實(shí)際的例子邊學(xué)習(xí)。

魔據(jù)洛陽大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)關(guān)于Hadoop的使用方式：感覺現(xiàn)在各個(gè)公司使用Hadoop的方式都不一樣，主要我覺得有兩種吧。第一種是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看這個(gè)好像已經(jīng)沒什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。這種就是建立一個(gè)Data Center，然后有幾個(gè)上千Node的Hadoop Cluster一直在運(yùn)行。

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