学习大数据Hadoop需要哪些基础?
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。
Hadoop平台目前被行业使用多年,有健全的生态和大量的应用案例,同时Hadoop对硬件的要求比较低,非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的,所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。
学习Hadoop开发需要有三个基础知识,下面进行分别介绍:
第一:Linux操作系统知识。通常情况下,Hadoop平台是构建在Linux系统之上的,所以学习Hadoop首先要学习Linux操作系统的使用。目前比较流行的Linux操作系统包括CentOS和Ubuntu,这两个Linux系列操作系统有广泛的应用场景。学习Linux并不复杂,通常情况下可以在虚拟机上完成,很多初学者都是在虚拟机上搭建一个伪分布式集群,然后完成Hadoop实验。
第二:编程语言。目前在Hadoop平台下多采用Java和Python来完成程序的编写,由于Hadoop本身是采用Java语言编写的,所以在Hadoop平台下采用Java语言是比较方便的选择,Hadoop的官方demo往往也是采用Java语言实现的。Python语言由于比较简单,同时Python有丰富的库可以使用,所以目前使用Python完成Hadoop平台的开发也是一个比较常见的选择。另外,在Spark平台下Scala也有广泛的应用。
第三:算法。大数据的核心就是数据价值化的过程,而算法设计则是数据价值化的基础。因此,大数据平台的开发离不开算法,要想学习Hadoop开发一定要有一个扎实的算法基础。
Hadoop平台自身有非常丰富的开发组件,所以学习Hadoop的过程还是比较漫长的,由于大数据开发有较强的场景特征,所以建议结合具体的场景来完成Hadoop平台的学习。
大数据是我的主要研究方向之一,目前我也在带大数据方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
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