大数据敲门砖，想入行大数据必须学习这些知识

基础概念

大数据的本质

一、数据的存储：分布式文件系统(分布式存储)

二、数据的计算：分部署计算

基础知识

学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础

学习路线

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(1)Java基础和Linux基础

(2)Hadoop的学习：体系结构、原理、编程

第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)

第二阶段：数据分析引擎 -> Hive、Pig

数据采集引擎 -> Sqoop、Flume

第三阶段：HUE：Web管理工具

ZooKeeper：实现Hadoop的HA

Oozie：工作流引擎

(3)Spark的学习

第一阶段：Scala编程语言

第二阶段：Spark Core -> 基于内存、数据的计算

第三阶段：Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句

第四阶段：Spark Streaming ->进行流式计算：比如：自来水厂

(4)Apache Storm 类似：Spark Streaming ->进行流式计算

NoSQL：Redis基于内存的数据库

HDFS

分布式文件系统 解决以下问题：

• 硬盘不够大：多几块硬盘，理论上可以无限大

• 数据不够安全：冗余度，hdfs默认冗余为3 ，用水平复制提高效率，传输按照数据库为单位：Hadoop1.x 64M，Hadoop2.x 128M

• 管理员：NameNode 硬盘：DataNode

MapReduce

基础编程模型：把一个大任务拆分成小任务，再进行汇总

• MR任务：Job = Map + Reduce

Map的输出是Reduce的输入、MR的输入和输出都是在HDFS

MapReduce数据流程分析：

• Map的输出是Reduce的输入，Reduce的输入是Map的集合





HBase

什么是BigTable?: 把所有的数据保存到一张表中，采用冗余 —> 好处：提高效率

• 因为有了bigtable的思想：NoSQL：HBase数据库

• HBase基于Hadoop的HDFS的

• 描述HBase的表结构

核心思想是：利用空间换效率.大数据学习群142973723