大数据开发:Hadoop入门学习路线

学习大数据,核心重点就是对于专业技术的掌握,我们判断一个机构的课程是否具备足够的专业度,也往往是从这些核心技术体系的课程规划来看的。以Hadoop来说,这是大数据学习当中必不可少的部分。今天大数据学习分享,我们来聊聊Hadoop学习路线。

Hadoop生态最初在大数据领域绝对是无可争议的霸主,虽然近年来大数据领域新技术层出不穷,这些新技术确实在很多方面比起Hadoop强,但是Haoop作为最早的、目前来说最成熟的大数据生态,短时间不可能被取代。
 

大数据开发:Hadoop入门学习路线_第1张图片


在学习Hadoop时,主要分为两个阶段:第一阶段基础学习Linux,第二阶段学习Hadoop生态圈技术框架。

在学习Linux时,第一步就是搭建整个机器的环境,安装centOS系统,这个部分需要达到以下几点要求:

1)要熟练操作Linux常用命令以及网络配置;

2)熟悉用户以及权限管理操作;

3)熟悉软件包以及系统命令管理;

4)学习shell编程。

Linux主要内容学习完毕之后,紧接着就是第二个阶段就是学习Hadoop。Hadoop阶段主要分为四个阶段:

第一阶段:能熟练搭建伪分布式集群以及完全分布式集群了解每个配置的含义。

通常来说,先搭建Hadoop环境然后再学习Hadoop这样效果更好。先让Hadoop环境搭建起来,能正常运行wordcount程序,慢慢分析整个Hadoop生态系统,对Hadoop有个整体上的认识。

第二阶段:基于第一阶段的基础,学习Hadoop核心内容HDFS和Yarn。

首先明白什么是HDFS,然后再分析HDFS的优点,然后再了解HDFS的缺点有哪些,HDFS是如何存储数据的,采用什么样的架构,我们如何实现读取和写入HDFS中的文件,以及了解HDFS副本存放策略,同时熟练掌握HDFS的shell访问和java访问。Yarn首先我们要了解Yarn是什么,为什么使用Yarn,Yarn的构架,Yarn的原理。

第三阶段:学习MapReduce。

MapReduce作为Hadoop核心内容,要先易后难,首先了解Mapper、Reducer、Configuration、job等这些类,熟悉MapReduce流程图,然后写简单的单词统计代码,整体上对MapReduce认识,之后学习MapReduce运行机制,熟练掌握,MapReduce输入格式,MapReduce输出格式,以及MapReduce优化等。

第四阶段:Hadoop生态圈其他组件。

包括Hive数据仓库、HBase实时分布式数据库、Flume日志收集工具、sqoop数据库ETL工具、zookeeper分布式协作服务等。

关于大数据Hadoop学习路线,以上就是今天的分享内容了。大数据课程当中,Hadoop始终是非常重要的一部分,对于Hadoop的掌握,从深度到广度都需要拓展开来。

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