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　　好程序員大數據培訓分享Hadoop入門進階，凡事只有入門后才能了解更多，技術更是如此，大數據開發技術也是只有入門后才能更好的深入探究，本篇文章好程序員大數據培訓小編和大家分析Hadoop的入門進階，對大數據開發感興趣的小伙伴就隨著小編一起來了解一下吧。

　　Hadoop是什么?

　　Hadoop是一個開發和運行處理大規模數據的軟件平臺,是Appach的一個用java語言實現開源軟件框架，實現在大量計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。

　　Hadoop框架中最核心設計就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量數據的存儲,MapReduce提供了對數據的計算。

　　詳情：

　　HDFS--Hadoop生態圈的基本組成部分是Hadoop分布式文件系統(HDFS)。HDFS是一種數據分布式保存機制，數據被保存在計算機集群上，HDFS為HBase等工具提供了基礎。

　　MapReduce--Hadoop的主要執行框架是MapReduce，它是一個分布式、并行處理的編程模型，MapReduce把任務分為map(映射)階段和reduce(化簡)。由于MapReduce工作原理的特性，Hadoop能以并行的方式訪問數據，從而實現快速訪問數據。

　　Hbase--HBase是一個建立在HDFS之上，面向列的NoSQL數據庫，用于快速讀/寫大量數據。HBase使用Zookeeper進行管理，確保所有組件都正常運行。

　　Zookeeper--用于Hadoop的分布式協調服務。Hadoop的許多組件依賴于Zookeeper，它運行在計算機集群上面，用于管理Hadoop操作。

　　Pig--它是MapReduce編程的復雜性的抽象。Pig平臺包括運行環境和用于分析Hadoop數據集的腳本語言(Pig Latin)。其編譯器將Pig Latin翻譯成MapReduce程序序列。

　　Hive--Hive類似于SQL高級語言，用于運行存儲在Hadoop上的查詢語句，Hive讓不熟悉MapReduce開發人員也能編寫數據查詢語句，然后這些語句被翻譯為Hadoop上面的MapReduce任務。像Pig一樣，Hive作為一個抽象層工具，吸引了很多熟悉SQL而不是Java編程的數據分析師。

　　Sqoop是一個連接工具，用于在關系數據庫、數據倉庫和Hadoop之間轉移數據。Sqoop利用數據庫技術描述架構，進行數據的導入/導出;利用MapReduce實現并行化運行和容錯技術。

　　Flume提供了分布式、可靠、高效的服務，用于收集、匯總大數據，并將單臺計算機的大量數據轉移到HDFS。它基于一個簡單而靈活的架構，并提供了數據流的流。它利用簡單的可擴展的數據模型，將企業中多臺計算機上的數據轉移到Hadoop。

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