Hadoop到底是什么玩意
提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
扩展资料
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
参考资料：百度百科-Hadoop
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。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
答：Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架，Hadoop本身是一个庞大的项目家族，其核心 家族或者底层是HDFS和MapReduce，HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析，其它的项目，例如Hive、HBase 等都是基于HDFS和MapReduce，是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目，使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等，随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来，一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族，所以Hadoop是一个充满活力的系统。
Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
ApachePig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
ApacheHBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务 ApacheMahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。
ApacheCassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式的架构于一身 Apache Avro: 是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ApacheAmbari: 是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。
ApacheChukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。
ApacheHama: 是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
ApacheFlume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统，可用于日志数据收集，日志数据处理，日志数据传输。
ApacheGiraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和Google 的 Pregel。
ApacheOozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapReduce）的任务。
ApacheCrunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库，用于创建MapReduce程序。与Hive，Pig类似，Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库 ApacheWhirr: 是一套运行于云服务的类库（包括Hadoop），可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。
ApacheBigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包，分发和测试的工具。
ApacheHCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理，实现中央的元数据和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供关系视图。
ClouderaHue: 是一个基于WEB的监控和管理系统，实现对HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。
Hadoop是适合海量数据的分布式存储与计算平台。
可以只用一行代码来运行MapReduce作业：JobClient.runJon(conf)，Job作业运行时参与的四个实体：
1.JobClient 写代码，配置作业，提交作业。
2.JobTracker:初始化作业，分配作业，协调作业运行。这是一个java程序，主类是JobTracker。
3.TaskTracker：运行作业划分后的任务，即分配数据分配上执行Map或Reduce任务。
4.HDFS：保存作业数据、配置信息等，保存作业结果。
Map/Reduce 作业总体执行流程：
代码编写 ----> 作业配置 ----> 作业提交 ----> Map任务分配和执行 ----> 处理中间结果 ----> Reduce任务分配与执行 ----> 输出结果
而对于每个作业的执行，又包含：
输入准备 ----> 任务执行 ----> 输出结果
作业提交JobClient：
JobClient的runJob方法产生一个Jobclient实例并调用其submitJob方法，然后runJob开始循环吗，并在循环中调用getTaskCompetionEvents方法，获得TaskCompletionEvent实例，每秒轮询作业进度（后面有介绍进度和状态更新），把进度写到控制台，作业完成后显示作业计数器，若失败，则把错误记录到控制台。
submitJob方法作业提交的过程：
1.向JobTracker请求一个新的JobId。
2.检查作业相关路径，如果路径不正确就会返回错误。
3.计算作业输入分片及其划分信息。
4.将作业运行需要的资源（jar文件、配置文件等）复制到Shared HDFS，并
复制多个副本（参数控制，默认值为10）供tasktracker访问，也会将计算的分片复制到HDFS。
5.调用JobTracker对象的submitJob()方法来真正提交作业，告诉JobTracker作业准备执行。
作业的初始化JobTracker：
JobTracker收到submitJob方法调用后，会把调用放入到一个内部队列，由作业调度器（Job scheduler）进行调度并对其初始化。Job初始化即创建一个作业对象。
当作业被调度后，JobTracker会创建一个代表这个作业的JobInProgress对象，并将任务和记录信息封装在这个对象中，以便跟踪任务状态和进程。
初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks方法进行初始化的。
初始化步骤：
1.从HDFS中读取作业对应的job.split信息，为后面的初始化做好准备。
2.创建并初始化map和reduce任务。根据数据分片信息中的个数确定map task的个数，然后为每个map task生成一个TaskInProgress对象来处理数据分片，先将其放入nonRunningMapCache,以便JobTracker分配任务的时候使用。接下来根据JobConf中的mapred.reduce.tasks属性利用setNumReduceTasks()方法设置reduce task的数量，然后同map task创建方式。
3.最后就是创建两个初始化task，进行map和reduce的初始化。
任务的分配JobTracker：
消息传递HeartBeat： tasktracker运行一个简单循环定期发送心跳（heartbeat）给JobTracker。由心跳告知JobTracker自己是否存活，同时作为消息通道传递其它信息（请求新task）。作为心跳的一部分，tasktracker会指明自己是否已准备好运行新的任务，如果是，jobtracker会分配它一个任务。
分配任务所属于的作业：在Jobtracker分配任务前需先确定任务所在的作业。后面会介绍到各种作业调度算法，默认是一个FIFO的作业调度。
分配Map和Reduce任务：tasktracker有固定数量的任务槽,一个tasktracker可以同时运行多个Map和Reduce任务，但其准确的数量由tasktracker的核的数量和内存大小决定。默认调度器会先填满Map任务槽，再填Reduce任务槽。jobtracker会选择距离离分片文件最近的tasktracker，最理想情况下，任务是数据本地化（data-local）的,当然也可以是机架本地化（rack-local），如果不是本地化的，那么他们就需要从其他机架上检索数据。Reduce任务分配很简单，jobtracker会简单的从待运行的reduce任务列表中选取下一个来执行，不用考虑数据本地化。
任务的执行TaskTracker：
TaskTracker收到新任务后，就要在本地运行任务了，运行任务的第一步就是通过localizedJob将任务本地化所需要的注入配置、数据、程序等信息进行本地化。
1.本地化数据：从共享文件系统将job.split 、job.jar (在分布式缓存中)复制本地，将job配置信息写入job.xml。
2.新建本地工作目录：tasktracker会加压job.jar文件到本工作目录。
3.调用launchTaskForJob方法发布任务（其中会新建TaskRunner实例运行任务），如果是Map任务就启用MapTaskRunner，对于Reduce就是ReduceTaskRunner。
在这之后，TaskRunner会启用一个新的JVM来运行每个Map/Reduce任务，防止程序原因而导致tasktracker崩溃，但不同任务间重用JVM还是可以的，后续会讲到任务JVM重用。
对于单个Map，任务执行的简单流程是：
1.分配任务执行参数
2.在Child临时文件中添加map任务信息（Child是运行Map和Reduce任务的主进程）
3.配置log文件夹，配置map任务的通信和输出参数
4.读取input split，生成RecordReader读取数据
5.为Map生成MapRunnable,依次从RecordReader中接收数据，并调用Map函数进行处理。
6.最后将map函数的输出调用collect收集到MapOutputBuffer（参数控制其大小）中。
Streaming和Pipes:
Streaming和Pipes都运行特殊的Map和Reduce任务，目的是运行用户提供的可执行程序并与之通信。
Streaming:使用标准输入输出Streaming与进程进行通信。
Pipes:用来监听套接字，会发送一个端口号给C++程序，两者便可建立链接。
进度和状态更新：
一个作业和它的任务都有状态（status），其中包括：运行成功失败状态、Map/Reduce进度、作业计数器值、状态消息。
状态消息与客户端的通信：
1.对于Map任务Progress的追踪：progress是已经处理完的输入所占的比例。
2.对于Reduce：稍复杂，reduce任务分三个阶段（每个阶段占1/3），复制、排序和Reduce处理，若reduce已执行一半的输入的话，那么任务进度便是1/3+1/3+1/6=5/6。
3.任务计数器：任务有一组计数器，负责对任务运行各个事件进行计数。
4.任务进度报告：如果任务报告了进度，便会设置一个标记以表明状态将被发送到tasktracker。有一个独立线程每隔三秒检查一次此标记，如果已设置，则告知tasktracker当前状态。
5.tasktracker进度报告：tasktracker会每隔5秒（这个心跳是由集群大小决定，集群越大时间会越长）发送heartbeat到jobtracker，并且tasktracker运行的所有状态都会在调用中被发送到jobtracker。
6.jobtracker合并各任务报告：产生一个表明所有运行作业机器所含任务状态的全局视图。
前面提到的JobClient就是通过每秒查询JobTracker来接收最新状态，而且客户端JobClient的getJob方法可以得到一个RunningJob的实例，其包含了作业的所以状态信息。
作业的完成：
当jobtracker收到作业最后一个任务已完成的通知后，便把作业状态设置成成功。JobClient查询状态时，便知道任务已成功完成，于是JobClient打印一条消息告知用户，然后从runJob方法返回。
如果jobtracker有相应设置，也会发送一个Http作业通知给客户端，希望收到回调指令的客户端可以通过job.end.notification.url属性来进行设置。
jobtracker情况作业的工作状态，指示tasktracker也清空作业的工作状态，如删除中间输出。
失败
实际情况下，用户的代码存在软件错误进程会崩溃，机器也会产生故障，但Hadoop能很好的应对这些故障并完成作业。
1.任务失败
子任务异常：如Map/Reduce任务中的用户代码抛出异常，子任务JVM进程会在退出前向父进程tasktracker发送错误报告，错误被记录用户日志。tasktracker会将此次task attempt标记为tailed，并释放这个任务槽运行另外一个任务。
子进程JVM突然退出：可能由于JVM bug导致用户代码造成的某些特殊原因导致JVM退出，这种情况下，tasktracker会注意到进程已经退出，并将此次尝试标记为failed。
任务挂起：一旦tasktracker注意一段时间没有收到进度更新，便会将任务标记为failed，JVM子进程将被自动杀死。任务失败间隔时间通常为10分钟，可以以作业或者集群为基础设置过期时间，参数为mapred.task.timeout。注意：如果参数值设置为0，则挂起的任务永远不会释放掉它的任务槽，随着时间的推移会降低整个集群的效率。
任务失败尝试次数：jobtracker得知一个tasktracker失败后，它会重新调度该任务执行，当然，jobtracker会尝试避免重新调度失败过的tasktracker任务。如果一个任务尝试次数超过4次，它将不再被重试。这个值是可以设置的，对于Map任务，参数是mapred.map.max.attempts,对于reduce任务，则由mapred.reduce.max.attempts属性控制。如果次数超过限制，整个作业都会失败。当然，有时我们不希望少数几个任务失败就终止运行的整个作业，因为即使有些任务失败，作业的一些结果可能还是有用的，这种情况下，可以为作业设置在不触发作业失败情况下的允许任务失败的最大百分比，Map任务和Reduce任务可以独立控制，参数为mapred.max.map.failures.percent 和mapred.max.reduce.failures.percent。
任务尝试中止（kill）：任务终止和任务失败不同，task attempt可以中止是因为他是一个推测副本或因为它所处的tasktracker失败，导致jobtracker将它上面的所有task attempt标记为killed。被终止的task attempt不会被计入任务运行尝试次数，因为尝试中止并不是任务的错。
2.tasktracker失败
tasktracker由于崩溃或者运行过慢而失败，他将停止向jobtracker发送心跳（或很少发送心跳）。jobtracker注意已停止发送心跳的tasktracker（过期时间由参数mapred.tasktracker.expiry.interval设置，单位毫秒），并将它从等待调度的tasktracker池中移除。如果是未完成的作业，jobtracker会安排次tasktracker上已经运行成功的Map任务重新运行，因为此时reduce任务已无法访问（中间输出存放在失败的tasktracker的本地文件系统上）。
即使tasktracker没有失败，也有可能被jobtracker列入黑名单。如果tasktracker上面的失败任务数量远远高于集群的平均失败任务次数，他就会被列入黑名单，被列入黑名单的tasktracker可以通过重启从jobtracker黑名单中移除。
3.jobtracker失败
老版本的JobTracker失败属于单点故障，这种情况下作业注定失败。
作业调度：
早期作业调度FIFO：按作业提交顺序先进先出。可以设置优先级，通过设置mapred.job.priority属性或者JobClient的setJobPriority()方法制定优先级（优先级别：VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW）。注意FIFO调度算法不支持抢占（preemption）,所以高优先级作业仍然会被那些已经开始的长时间运行的低优先级作业所阻塞。
Fair Scheduler：目标是让每个用户公平地共享集群能力。当集群存在很多作业时，空闲的任务槽会以”让每个用户共享集群“的方式进行分配。默认每个用户都有自己的作业池。FairScheduler支持抢占，所以，如果一个池在特定的一段时间未得到公平地资源共享，它会终止池中得到过多的资源任务，以便把任务槽让给资源不足的池。FairScheduler是一个后续模块，使用它需要将其jar文件放在Hadoop的类路径下。可以通过参数map.red.jobtracker.taskScheduler属性配置（值为org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler）
Capacity Scheduler：
集群由很多队列组成，每个队列都有一个分配能力，这一点与FairScheduler类似，只不过在每个队列内部，作业根据FIFO方式进行调度。本质上说，Capacity Scheduler允许用户或组织为每个用户模拟一个独立使用FIFO的集群。
shuffle和排序：
MapReduce确保每个Reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程-将map输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分，从许多方面来看，shuffle是MapReduce的心脏。
整个shuffle的流程应该是这样：
map结果划分partition 排序sort 分割spill 合并同一划分 合并同一划分 合并结果排序 reduce处理 输出
Map端：
写入缓冲区：Map函数的输出，是由collector处理的，它并不是简单的将结果写到磁盘。它利用缓冲的方式写到内存，并处于效率的考虑进行预排序。每个map都有一个环形的内存缓冲区，用于任务输出，默认缓冲区大小为100MB（由参数io.sort.mb调整），一旦缓冲区内容达到阈值（默认0.8），后台进程边开始把内容写到磁盘（spill），在写磁盘过程中，map输出继续被写到缓冲区，但如果缓冲区被填满，map会阻塞知道写磁盘过程完成。写磁盘将按照轮询方式写到mapred.local.dir属性制定的作业特定子目录中。
写出缓冲区：collect将缓冲区的内容写出时，会调用sortAndSpill函数，这个函数作用主要是创建spill文件，按照key值对数据进行排序，按照划分将数据写入文件，如果配置了combiner类，会先调用combineAndSpill函数再写文件。sortAndSpill每被调用一次，就会写一个spill文件。
合并所有Map的spill文件：TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge，merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起，并写入到一个已分区且排序的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后，map端的shuffle阶段就结束了。
在写磁盘前，线程首先根据数据最终要传递到的reducer把数据划分成响应的分区（partition），在每个分区中，后台线程按键进行内排序，如果有一个combiner,它会在排序后的输出上运行。
内存达到溢出写的阈值时，就会新建一个溢出写文件，因为map任务完成其最后一个输出记录之后，会有几个溢出写文件。在任务完成前，溢出写文件会被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性io.sort.facor控制一次最多能合并多少流，默认值是10。
如果已经指定combiner,并且写次数至少为3（通过min.mum.spills.for.combine设置）时，则combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。运行combiner的意义在于使map输出更紧凑，舍得写到本地磁盘和传给reducer的数据更少。
写磁盘时压缩：写磁盘时压缩会让写的速度更快，节约磁盘空间，并且减少传给reducer的数据量。默认情况下，输出是不压缩的，但可以通过设置mapred.compress.map.output值为true，就可以启用压缩。使用的压缩库是由mapred.map.output.compression.codec制定。
reducer获得文件分区的工作线程：reducer通过http方式得到输出文件的分区，用于文件分区的工作线程数量由tracker.http.threads属性指定，此设置针对的是每个tasktracker，而不是每个map任务槽。默认值为40，在大型集群上此值可以根据需要而增加。
Reduce端：
复制阶段：reduce会定期向JobTracker获取map的输出位置，一旦拿到输出位置，reduce就会从对应的TaskTracker上复制map输出到本地（如果map输出很小，则会被复制到TaskTracker节点的内存中，否则会被让如磁盘），而不会等到所有map任务结束（当然这个也有参数控制）。
合并阶段：从各个TaskTracker上复制的map输出文件（无论在磁盘还是内存）进行整合，并维持数据原来的顺序。
Reduce阶段：从合并的文件中顺序拿出一条数据进行reduce函数处理，然后将结果输出到本地HDFS。
Map的输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘，现在，tasktracker要为分区文件运行reduce任务。每个任务完成时间可能不同，但是只要有一个任务完成，reduce任务就开始复制其输出，这就是reduce任务的复制阶段（copy phase）。reduce任务有少量复制线程，因此能够并行取得map输出。默认值是5个线程，可以通过mapred.reduce.parallel.copies属性设置。
Reducer如何得知从哪个tasktracker获得map输出：map任务完成后会通知其父tasktracker状态已更新，tasktracker进而通知（通过heart beat）jobtracker。因此，JobTracker就知道map输出和tasktracker之间的映射关系，reducer中的一个线程定期询问jobtracker以便获知map输出位置。由于reducer有可能失败，因此tasktracker并没有在第一个reducer检索到map输出时就立即从磁盘上删除它们，相反他会等待jobtracker告示它可以删除map输出时才删除，这是作业完成后最后执行的。
如果map输出很小，则会被直接复制到reduce tasktracker的内存缓冲区（大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent控制，占堆空间的百分比），否则，map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（由mapred.iob.shuffle.merge.percent）
或达到map输出阈值大小（mapred.inmem.threadhold），则合并后溢出写到磁盘中。
随着磁盘上副本增多，后台线程会将他们合并为更大的、排好序的文件。注意：为了合并，压缩的map输出必须在内存中被解压缩。
排序阶段：复制阶段完成后，reduce任务会进入排序阶段，更确切的说是合并阶段，这个阶段将合并map输出，维持其顺序排列。合并是循环进行的，由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。
reduce阶段：在最后reduce阶段，会直接把排序好的文件输入reduce函数，不会对中间文件进行再合并，最后的合并即可来自内存，也可来自磁盘。此阶段的输出会直接写到文件系统，一般为hdfs。
细节：这里合并是并非平均合并，比如有40个文件，合并因子为10，我们并不是每趟合并10个，合并四趟。而是第一趟合并4个，后三趟合并10，在最后一趟中4个已合并的文件和余下6个未合并会直接并入reduce。
Hadoop释义：
Hadoop：分布式系统基础架构，分布式存储和计算平台。
狭义上，Hadoop就是单独指代Hadoop这个软件；
广义上，Hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件。网页链接
Hadoop这个名字是Hadoop项目创建者Doug Cutting 的儿子的一只玩具的名字。他的儿子一直称呼一只黄色的大象玩具为 Hadoop 。这刚好满足Cutting 的命名需求，简短，容易拼写和发音，毫无意义，不会在别处使用。于是 Hadoop 就诞生了。
答：deb包很好解决，但是rpm就没那么好办了，需要学习rpm的编译文件如何编写，这块是挺麻烦的，但是这玩意用好了还是挺不错的。现在我自制的安装包里面就已经包含了自己编译的lzo和snappy两种压缩库，以及hadoop-gpl-packaging的rpm和deb。下一个发布的easyhadoop将直接支持centos5,6，suse，以及ubuntu/debian的...
答：知乐极客目前是最好的，他们那都是数码达人玩的高科技玩意。哪个Linux的发行版比较好用 Linux系统开源的，所以有好多公司的，主要看你用作什么？有桌面版的方便从Windows过度：Ubuntu、SUSE等的，伺服器的话目前大部分都是Redhat的centos,目前都到centos 7.X版本了。 2017 年度最热门 Linux 桌面发行...
答：远比你想象的麻烦的多得多得多。千万不要以为有了TDH Manager或者其他管理软件你就真的可以自动化运维了，部署Hadoop只是万里长征的第一步而已。理由三： Hadoop 2.x目前很不稳定，Bug比较多，更新迭代速度太快，如果你想选择2.x，想清楚再做决定，这玩意不是说你选择新的版本就万无一失了，Openssl...
答：一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。二、Hadoop开发 随着数据规模不断...
答：在课堂上应用技术和大数据的设想已经成为现实，并且正以非常快的速度在发展，快到我们都无法预测未来几年内孩子们接受的规范教育将会变成怎样。这是我们的生活已经离不开大数据的又一证据。但当这个事情发生在我们孩子的教育上时，到底是好事还是坏事呢？形成反馈闭环和大数据在教育中的益处 就教育而言，最...
答：大数据行业发展好，技术等相关岗位需求多，而且各行各业逐渐在融入大数据。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。大数据技术运用到各行各业：零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销...
答：学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要更长。大数据部分，包括hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，分布式存储、分布式计算框架等技术，还要熟悉大数据处理和分析技术。如果要完整的学习大数据的话，这些都是必不...
答：数据标准是数据质量的第一道关卡,没这个玩意,你就什么也别玩了。所谓数据的标准,为数据做唯一标识只是其中最最基础的一步,数据的标准还单单只是这个,更重要的是把数据的标准抽象成数学向量,没有数学向量,后面也无法挖掘。 所以,你会看到,洗数据的大量的工作就是在把杂乱无章的数据归并聚合,这就是在建立数据...
答：学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！Hadoop开发工程师 ...
