Hadoop大数据培训课程要学习哪些内容—光环hadoop大数据培训课程
全面的Hadoop大数据专业课程有哪些_光环大数据
全面的Hadoop大数据专业课程有哪些_光环大数据大数据一词听起来模糊懵懂，很多想要学习Hadoop大数据的学员都想知道，最全面的Hadoop大数据专业课程有哪些。
下面，就光环大数据的Hadoop大数据培训班所开始的课程对学员的问题作出解答。
大数据课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！课程一阶段-JavaSE开发学习内容：JavaSE实战开发学习目标：Java面向对象、访问权限、抽象类与接口、异常处理、I/O流与反射、Java 网络编程。
完成项目：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。
课程二阶段-JavaEE开发学习内容：JavaEE实战开发学习目标：Mysql数据库，JDBC，JavaWeb开发、Servlet JSP、Java三大框架核心框架开发完成项目：京东电商网站项目、2048游戏项目、智能图书管理系统课程三阶段-并发编程实战开发学习内容：并发编程实战开发学习目标：掌握Socket编程模型、NIO与AIO编程模型Buffer API与通信框架Netty。
完成项目：类QQ聊天室、RPC模拟实现课程四阶段-Linux精讲学习内容：Linux精讲学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，增大网站并发访问量，保证服务不间断。
完成项目：公司网络拓扑实战、构建企业网站和邮件应用平台、构建服务器管理监控系统。
课程五阶段-Hadoop生态体系学习内容：Hadoop生态体系学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
完成项目：微博数据大数据分析项目、用户行为分析项目、精准广告投放项目。
课程六阶段-Python实战开发学习内容：Python实战开发学习目标：能够编写网络爬虫、Python进行网络编程PythonWeb全栈开发、Python机器学习。
Hadoop基础之初识大数据与Hadoop_光环大数据培训
从大量客户中快速识别出金牌客户。
使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
2.4、大数据的系统架构(整体架构)
2.5、大数据处理平台
2.6、大数据中的几个概念
1)集群(Cluster)： 服务器集群就是指 将很多服务器集中起来群可以利用 多个计算机 进行并行 计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，
1)对于“大数据”(Big data)研究机构 Gartner 给出了这样的定义 。 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
2)麦肯锡全球研究所给出的定义是： 一种规模大到在获取、存储、管 理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的 数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征 。
光环大数据--大数据培训&人工智能培训 Hadoop 基础之初识大数据与 Hadoop_光环大数据培训
我将一步一步的分享大数据相关的知识， 其实很多程序员感觉大数据很难学， 其实并不是你想象的这样，只要自己想学，还有什么难得呢?
学习 hadoop 有一个 8020 原则，80%都是在不断的配置配置搭建集群， 只有 20%写程序!
6)机器学习(MachineLearning)：当 数据被处理完，用来获取所处理的 信息。从数据集中获取信息 。
7)云计算(CloudComputing)：通过
互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源
三、Hadoop 概述
3.1、什么是 Hadoop
1)Hadoop 是一个 由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构 。
1)Hadoop 是一个能够 对大量数据进行分布式处理的软件框架 。
hadoop学习 大数据Hadoop快速入门教程_光环大数据培训
hadoop学习大数据Hadoop快速入门教程_光环大数据培训光环大数据培训，1、hadoop生态概况Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下Hadoop2、HDFS源自谷歌的GFS论文，发表于2013年10月，HDFS是GFS的克隆版，HDFS是Hadoop 体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障HDFS简化了文件一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序，它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器3、Mapreduce源自于谷歌的MapReduce论文，用以进行大数据量的计算，它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分4、HBASE（分布式列存数据库）源自谷歌的Bigtable论文，是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库5、zookeeper解决分布式环境下数据管理问题，统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等6、HIVE由Facebook开源，定义了一种类似sql查询语言，将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop 上面执行7、flume日志收集工具8、yarn分布式资源管理器是下一代mapreduce，主要解决原始的Hadoop扩展性较差，不支持多种计算框架而提出的，架构如下9、sparkspark提供了一个更快更通用的数据处理平台，和Hadoop相比，spark可以让你的程序在内存中运行10、kafka分布式消息队列，主要用于处理活跃的流式数据11、Hadoop伪分布式部署目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个，都是国外厂商，分别是1、Apache原始版本2、CDH版本，对于国内用户而言，绝大多数选择该版本3、HDP版本这里我们选择CDH版本hadoop-2.6.0-cdh5.8.2.tar.gz，环境是CentOS7.1，jdk需要1.7.0_55以上[[email protected] ~]# useradd hadoop我的系统默认自带的java环境如下[[email protected] ~]# ll /usr/lib/jvm/total 12lrwxrwxrwx. 1 root root 26 Oct 27 22:48 java -> /etc/alternatives/java_sdklrwxrwxrwx. 1 root root 32 Oct 27 22:48 java-1.6.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.6.0drwxr-xr-x. 7 root root 4096 Oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64lrwxrwxrwx. 1 root root 34 Oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk.x86_64 -> java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64lrwxrwxrwx. 1 root root 32 Oct 27 22:44 java-1.7.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0lrwxrwxrwx. 1 root root 40 Oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0_openjdkdrwxr-xr-x. 8 root root 4096 Oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64lrwxrwxrwx. 1 root root 32 Oct 27 22:44 java-1.8.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0lrwxrwxrwx. 1 root root 40 Oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0_openjdkdrwxr-xr-x. 7 root root 4096 Oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64lrwxrwxrwx. 1 root root 34 Oct 27 22:48 java-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_openjdklrwxrwxrwx. 1 root root 21 Oct 27 22:44 jre -> /etc/alternatives/jrelrwxrwxrwx. 1 root root 27 Oct 27 22:44 jre-1.6.0 -> /etc/alternatives/jre_1.6.0lrwxrwxrwx. 1 root root 38 Oct 27 22:44 jre-1.6.0-openjdk.x86_64 -> java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64/jrelrwxrwxrwx. 1 root root 27 Oct 27 22:44 jre-1.7.0 -> /etc/alternatives/jre_1.7.0lrwxrwxrwx. 1 root root 35 Oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.7.0_openjdklrwxrwxrwx. 1 root root 52 Oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64 -> java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64/jrelrwxrwxrwx. 1 root root 27 Oct 27 22:44 jre-1.8.0 -> /etc/alternatives/jre_1.8.0lrwxrwxrwx. 1 root root 35 Oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.8.0_openjdklrwxrwxrwx. 1 root root 48 Oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64 -> java-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64/jrelrwxrwxrwx. 1 root root 29 Oct 27 22:44 jre-openjdk -> /etc/alternatives/jre_openjdk[[email protected] ~]# cat /home/hadoop/.bashrc增加如下环境变量export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/binexport HADOOP_PREFIX=/opt/hadoop/currentexport HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}export HTTPS_CATALINA_HOME=${HADOOP_PREFIX}/share/hadoop/httpfs/tomcatexport HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/confexport YARN_CONF_DIR=/etc/hadoop/confexport HTTPS_CONFIG=/etc/hadoop/confexport PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin我们将Hadoop安装在/opt/hadoop目录下面，建立如下软连接，配置文件放在/etc/hadoop/conf目录下面[[email protected] hadoop]# ll currentlrwxrwxrwx 1 root root 21 Oct 29 11:02 current -> hadoop-2.6.0-cdh5.8.2做好如下授权[[email protected] hadoop]# chown -R hadoop.hadoop hadoop-2.6.0-cdh5.8.2[[email protected] hadoop]# chown -R hadoop.hadoop /etc/hadoop/confCDH5新版本的Hadoop启动服务脚步位于$HADOOP_HOME/sbin目录下面，启动服务有如下namenodesecondarynamenodedatanoderesourcemangernodemanager这里以Hadoop用户来进行管理和启动Hadoop的各种服务[[email protected] etc]# cd /etc/hadoop/conf/[[email protected] conf]# vim core-site.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop1</value></property></configuration>格式化namenode[[email protected] conf]# cd /opt/hadoop/current/bin[[email protected] bin]# hdfs namenode -format启动namenode服务[[email protected] bin]# cd /opt/hadoop/current/sbin/[[email protected] sbin]# ./hadoop-daemon.sh start namenode[[email protected] sbin]$ ./hadoop-daemon.sh start datanode查看服务启动情况namenode启动完成后，就可以通过web界面查看状态了，默认端口是50070，我们访问测试下。
Hadoop入门培训—光环大数据培训
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Hadoop生态系统和Google架构比较
• 技术架构的比较
– 并行计算模型：MapReduce->MapReduce – 分布式文件系统：HDFS->GFS – 数据结构化管理组件：Hbase->BigTable – 分布式锁服务Zookeeper->Chubby
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一、Hadoop简介
• Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会 开发。 • 2006年2月从Nutch项目中分离出来,正式成为Apache顶 级项目之一。 • 作者:Doug Cutting • 官方网站 • 产品Logo
Map/Reduce HDFS Other FS
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谁在用Hadoop
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问:为什么要用Hadoop?
答：都是数据惹的祸: (1).海量数据存储 用Mysql?Oracle?各种水平、垂直扩展？ (2).海量数据计算 用性能卓越的单台机器？ (3).上述问题的容错性
对于Reduce的输入为: <Bye,1> <Goodbye,1> <Hadoop,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hello,1> <World,1> <word,1>
整个map的输出是： < Hello,1> < World, 1> < Bye, 1> < World, 1> < Hello, 1> < Hadoop, 1> < Goodbye, 1> <Hadoop,1> Reduce的输出为 < Bye, 1> < Goodbye, 1> < Hadoop, 2> < Hello, 2> < World, 2>
haddop课程设计
haddop课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握Hadoop的基本概念、架构和应用。
通过学习，学生将能够了解Hadoop在大数据处理领域的地位和作用，熟悉Hadoop的核心组件，掌握Hadoop的安装、配置和应用。
具体来说，知识目标包括：1.掌握Hadoop的定义、特点和应用场景。
2.了解Hadoop的架构，包括NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等角色。
3.熟悉Hadoop的核心组件，如HDFS、MapReduce和YARN。
4.掌握Hadoop的安装和配置方法。
技能目标包括：1.能够独立安装和配置Hadoop集群。
2.能够使用Hadoop进行大数据处理，如文本分析、数据挖掘等。
3.能够对Hadoop集群进行性能优化和故障排查。
情感态度价值观目标包括：1.培养学生对大数据技术的兴趣，认识到大数据技术在现代社会的重要性和前景。
2.培养学生团队合作精神，学会在团队中分工合作，共同完成任务。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括Hadoop的基本概念、架构和应用。
具体包括以下几个方面：1.Hadoop的定义、特点和应用场景。
2.Hadoop的架构，包括NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等角色。
3.Hadoop的核心组件，如HDFS、MapReduce和YARN。
4.Hadoop的安装和配置方法。
5.Hadoop的应用案例，如文本分析、数据挖掘等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：用于向学生传授Hadoop的基本概念、架构和应用。
2.讨论法：用于引导学生主动思考和探讨Hadoop的相关问题。
3.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解Hadoop在实际应用中的作用和价值。
4.实验法：让学生动手实践，掌握Hadoop的安装、配置和应用。
大数据之Hadoop入门 hadoop零基础教程_光环大数据培训
大数据之Hadoop入门 hadoop零基础教程_光环大数据培训hadoop介绍 (直奔主题)开源的数据分析平台，解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理。
适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件与扩展组件Pig、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、ZooKeeper和Spark等。
Hadoop基本组件HDFS 组件：提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统,在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。
MapReduce 组件：通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的PC组成的不可靠集群上并发地，分布式地处理大量的数据集，而把并发、分布式(如机器间通信)和故障恢复等计算细节隐藏起来。
而Mapper和Reducer的抽象，又是各种各样的复杂数据处理都可以分解为的基本元素。
这样，复杂的数据处理可以分解为由多个Job(包含一个Mapper和一个Reducer)组成的有向无环图(DAG),然后每个Mapper和Reducer放到Hadoop集群上执行，就可以得出结果。
MapReduce工作原理图如下：Hadoop 扩展组件这些技术主要包括了Sqoop、Flume、Hive、Pig、ZooKeeper、Spark等。
Pig 组件： Apache Pig也是Hadoop框架中的一部分，Pig提供类SQL语言(Pig Latin)通过MapReduce来处理大规模半结构化数据。
而Pig Latin是更高级的过程语言，通过将MapReduce中的设计模式抽象为操作，如Filter，GroupBy，Join，OrderBy。
Hive 组件：是一个基于 hadoop 的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。
它把海量数据存储于 hadoop 文件系统，而不是数据库，但提供了一套类数据库的数据存储和处理机制，并采用 HQL (类 SQL )语言对这些数据进行自动化管理和处理。
Hadoop大数据分析入门教程
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
光环大数据开发培训课程表_光环大数据培训
光环大数据开发培训课程表_光环大数据培训光环大数据开发培训课程表。
光环大数据了解到，大数据已经成为企业或机构的无形资产，将成为企业参与市场竞争的新武器，在移动互联网和大数据时代，每一个企业日常运营中所产生的大数据都将成为企业最为重要的无形资产。
光环大数据开发培训课程表光环大数据开发培训课程表如下：光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。
完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。
第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript 核心语法完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。
第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏贪吃蛇。
第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie光环大数据开发培训课程表学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。
第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。
大数据培训机构_ Hadoop大数据的学习提纲_光环大数据培训
O 大数据培训机构_ Hadoop大数据的学习提纲_光环大数据培训光环大数据与众多一线企业合作多年，并联合多家高校联合制订了Hadoop 大数据教学行业标准。
致力于培养最贴合社会需要的Hadoop大数据专业人才，今天小编就带你详细解读Hadoop大数据的学习提纲。
一、开发语言与基础技术·学Hadoop大数据之前必须要掌握Java语言，Java语言在Hadoop大数据学习中具有不可替代的作用，能够帮助你在后期的学习中省去不少力气。
·关系型数据库原理。
学大数据怎能不学习数据库？·Linux操作系统原理及应用。
Linux是一种克隆系统。
它免费使用，可以自由传播，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU 的操作系统。
·除了以上基础内容外，我们还会在这一阶段学习到数据结构与算法；MySQL 数据库应用与开发；SHELL脚本编程等内容。
二、大数据理论与核心技术这一阶段，学员们可以由浅入深接触到Hadoop大数据的精髓知识。
我们知道，Hadoop是一个分布式系统基础架构。
因此，我们在这一阶段会学习到分布式存储技术原理与应用、分布式计算技术。
除了分布式，我们还会学习到Hadoop 集群搭建及运维。
更深层次的知识课程有HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HIVE、Hbase、Mongodb、Hadoop源码分析以及Hadoop的项目实战。
O 这一阶段所学内容较多，所拉战线较长，所学内容都属于Hadoop大数据的核心理论和技术。
掌握好这一阶段的内容，基本就可以从事大数据相关工作了。
不过，为了有更好的职业发展，并不被社会所淘汰，我们还要进一步学习Hadoop 大数据的高级技术。
三、数据分析挖局及海量数据高级处理技术这一阶段所需学习的基本内容有Python语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA。
进一步，我们还会接触到机器学习算法库的应用、Spark技术、实时分析计算框架、实时分析项目实战、Python高级语言应用、分布式爬虫、反爬虫技术，最终进行机器学习算法项目实战。
Hadoop介绍快速入门—光环大数据培训
Hadoop介绍快速入门Apache Hadoop 是用于开发在分布式计算环境中执行的数据处理应用程序的框架。
类似于在个人计算机系统的本地文件系统的数据，在Hadoop 数据保存在被称为作为Hadoop分布式文件系统的分布式文件系统。
处理模型是基于“数据局部性”的概念，其中的计算逻辑被发送到包含数据的集群节点(服务器)。
这个计算逻辑不过是写在编译的高级语言程序，例如Java. 这样的程序来处理Hadoop 存储的HDFS 数据。
Hadoop是一个开源软件框架。
使用Hadoop构建的应用程序都分布在集群计算机商业大型数据集上运行。
商业电脑便宜并广泛使用。
这些主要是在低成本计算上实现更大的计算能力非常有用。
你造吗? 计算机集群由一组多个处理单元(存储磁盘+处理器)，其被连接到彼此，并作为一个单一的系统。
Hadoop的组件下图显示了Hadoop 生态系统的各种组件Apache Hadoop 由两个子项目组成-1.Hadoop MapReduce : MapReduce 是一种计算模型及软件架构，编写在Hadoop上运行的应用程序。
这些MapReduce程序能够对大型集群计算节点并行处理大量的数据。
2.HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS 处理Hadoop 应用程序的存储部分。
MapReduce应用使用来自HDFS的数据。
HDFS创建数据块的多个副本，并集群分发它们到计算节点。
这种分配使得应用可靠和极其迅速的计算。
虽然Hadoop 是因为MapReduce 和分布式文件系统- HDFS 而最出名的，该术语也是在分布式计算和大规模数据处理的框架下的相关项目。
Apache Hadoop 的其他相关的项目包括有：Hive, HBase, Mahout, Sqoop , Flume 和 ZooKeeper.Hadoop 功能• 适用于大数据分析作为大数据在自然界中趋于分布和非结构化，Hadoop 集群最适合于大数据的分析。
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16年老品牌，上市IT培训机构
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Hadoop大数据培训课程要学什么内容
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
大数据培训课程中hadoop课程会讲到Hadoop HDFS分布式存储、HBase分布式存储、Hadoop MapReduce分布式计算等，这里是Hadoop大数据培训课程的概况：
想要学习大数据课程的朋友们可以做个参考，参考文件来自科多大数据，这里只是简单介绍，如果想要了解更多的大数据培训课程，可以上光环大数据官网了解！
如果你有为什么要进行大数据培训，大数据前景方面的疑问，看看以下内容能否给你解答：
1、大数据受到国家政策的支持，具体可以参考：《促进大数据发展行动纲要》《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》等
2、越来越多的企业开始做大数据的业务，人才缺口将进一步增大，人才供不应求，中国现阶段大数据人才需求或已达到150万。
大数据行业是未来的最受关注、前景最好的行业之一。
3、在人才高度稀缺的现在，最好的办法就是快速学习抓住风口，大数据培训将成为好选择。
4、线下培训是适用于所有想学大数据的朋友，对于基础差、自学能力较弱、自控力较弱的朋友来说，选择线下培训机构是最好的选择，远程和视频等教学方式很容易半途而废。
希望此文章能带给你帮助！
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