hadoop生態圈要多少個技術人員

❶ Hadoop的應用領域有哪些

Hadoop本身是一個生態圈. 整個生態圈裡包含了底層的分布式存儲HDFS, 計算框架Maprece, 集群調度管理工具Zookeeper,集群資源管理工具YARN， 分布式資料庫HBASE等等. 我拿淘寶的店鋪淘生意舉一個例子吧, 可能不是那麼准確:
比如一個店鋪一天有10萬的訪客量, 你想分析的諸如這些訪客來自哪裡，性別，年齡，訪問過什麼商品，買過什麼商品等等都會在訪問網站的時候留下相關的痕跡文件（簡稱日誌），比如這些文件一天就有1TB，那麼你怎麼存大文件？一個客戶可能對應的特性就有上萬條，你怎麼在資料庫里存大表，又怎麼分析用戶特性？這些都依賴於Hadoop的框架.
現在假設你有一個10台機器的集群：
HDFS：可以將你每天生成的1TB文件拆分存儲在這個集群內. Zookeeper可以監控你的文件系統以及其他主從框架的服務是否正常在線. YARN則可在集群內協調你的CPU/內存資源，當有任務的時候可以合理分配資源進行計算，Maprece則是執行分析計算的基本框架，HBASE則可以將你分析後的數據保存在整個分布式集群內. 以供其它應用來進行進一步的分析展示. 其它的Spark/Storm/HIVE/Impala/cassandra 等等在這就不說了.
總之，涉及超大數據進行存儲分析等領域，都是以Hadoop為基本框架的，至少底層都是HDFS 純手打，忘採納.

❷ 大數據與Hadoop之間是什麼關系

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

大數據技術的三個重點：Hadoop、spark、storm。Hadoop本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前常見的大數據支撐性平台，Hadoop平台提供了分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapRece）、任務調度（YARN）、對象存儲（Ozone）和組件支撐服務（Common）。

❸ 學習hadoop需要多長時間都學哪些內容

我這里有個關於Hadoop的課程，整套課程一共有四個模塊（HDFS實戰圖片、MapRece、HBase實戰微博、Hive應用），21個章節，30個課時，如果你抓緊時間的話，全部學下來也就一兩個月，具體的看你的基礎和進度了。我這里有一些這方面的課程，你要的話我可以發給你，我的qq是20590五五三三六。註明你要hadoop就可以了

❹ 想成為大數據開發工程師有哪些要求

技能要求：
1.精通JAVA開發語言，同時熟悉Python、Scala開發語言者優先；
2.熟悉Spark或Hadoop生態圈技術，具有源碼閱讀及二次開發工作經驗；精通Hadoop生態及高性能緩存相關的各種工具，有源碼開發實戰經驗者優先；
3.熟練使用SQL，熟悉資料庫原理，熟悉至少一種主流關系型資料庫；熟悉Linux操作系統，熟練使用常用命令，熟練使用shell腳本；熟悉ETL開發，能熟練至少一種ETL（talend、kettle、ogg等）轉化開源工具者優先；
4.具有清晰的系統思維邏輯，對解決行業實際問題有濃厚興趣，具備良好的溝通協調能力及學習能力。

❺ 大數據在哪兒學比較好

目前在高校大數據人才尚未產出的時期，幾乎所有大數據人才80%來自於大數據專業培訓機構；不同的培訓班培訓結果不同，不能一概而論。

選擇一個靠譜的培訓班看一下幾點：

1、機構的師資力量及師資背景：大數據技術培訓的目的就是就業，講師是否來自一線互聯網企業大數據開發崗位非常重要。

2、機構的硬實力：是否可以提供真正的集群伺服器，而非電腦上的虛擬伺服器。

3、機構的軟實力：提供的實訓項目是否為真實的企業級項目，而非憑空想像的不切實際的項目

4、學員的就業率有多高

5、可以申請試聽

關於大數據學習，可以到CDA認證機構咨詢一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

❻ 一文看懂大數據的技術生態圈

一文看懂大數據的技術生態圈

大數據本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的數據處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。

大數據，首先你要能存的下大數據。傳統的文件系統是單機的，不能橫跨不同的機器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的設計本質上是為了大量的數據能橫跨成百上千台機器，但是你看到的是一個文件系統而不是很多文件系統。比如你說我要獲取/hdfs/tmp/file1的數據，你引用的是一個文件路徑，但是實際的數據存放在很多不同的機器上。你作為用戶，不需要知道這些，就好比在單機上你不關心文件分散在什麼磁軌什麼扇區一樣。HDFS為你管理這些數據。存的下數據之後，你就開始考慮怎麼處理數據。雖然HDFS可以為你整體管理不同機器上的數據，但是這些數據太大了。一台機器讀取成T上P的數據（很大的數據哦，比如整個東京熱有史以來所有高清電影的大小甚至更大），一台機器慢慢跑也許需要好幾天甚至好幾周。對於很多公司來說，單機處理是不可忍受的，比如微博要更新24小時熱博，它必須在24小時之內跑完這些處理。那麼我如果要用很多台機器處理，我就面臨了如何分配工作，如果一台機器掛了如何重新啟動相應的任務，機器之間如何互相通信交換數據以完成復雜的計算等等。這就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代計算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的設計，採用了很簡化的計算模型，只有Map和Rece兩個計算過程（中間用Shuffle串聯），用這個模型，已經可以處理大數據領域很大一部分問題了。那什麼是Map什麼是Rece？考慮如果你要統計一個巨大的文本文件存儲在類似HDFS上，你想要知道這個文本里各個詞的出現頻率。你啟動了一個MapRece程序。Map階段，幾百台機器同時讀取這個文件的各個部分，分別把各自讀到的部分分別統計出詞頻，產生類似（hello, 12100次），（world，15214次）等等這樣的Pair（我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化）；這幾百台機器各自都產生了如上的集合，然後又有幾百台機器啟動Rece處理。Recer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞彙統計結果（當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊）。然後這些Recer將再次匯總，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每個Recer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。這看似是個很簡單的模型，但很多演算法都可以用這個模型描述了。Map＋Rece的簡單模型很黃很暴力，雖然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了內存Cache之類的新feature，本質上來說，是讓Map/Rece模型更通用，讓Map和Rece之間的界限更模糊，數據交換更靈活，更少的磁碟讀寫，以便更方便地描述復雜演算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之後，程序員發現，MapRece的程序寫起來真麻煩。他們希望簡化這個過程。這就好比你有了匯編語言，雖然你幾乎什麼都能幹了，但是你還是覺得繁瑣。你希望有個更高層更抽象的語言層來描述演算法和數據處理流程。於是就有了Pig和Hive。Pig是接近腳本方式去描述MapRece，Hive則用的是SQL。它們把腳本和SQL語言翻譯成MapRece程序，丟給計算引擎去計算，而你就從繁瑣的MapRece程序中解脫出來，用更簡單更直觀的語言去寫程序了。有了Hive之後，人們發現SQL對比Java有巨大的優勢。一個是它太容易寫了。剛才詞頻的東西，用SQL描述就只有一兩行，MapRece寫起來大約要幾十上百行。而更重要的是，非計算機背景的用戶終於感受到了愛：我也會寫SQL！於是數據分析人員終於從乞求工程師幫忙的窘境解脫出來，工程師也從寫奇怪的一次性的處理程序中解脫出來。大家都開心了。Hive逐漸成長成了大數據倉庫的核心組件。甚至很多公司的流水線作業集完全是用SQL描述，因為易寫易改，一看就懂，容易維護。自從數據分析人員開始用Hive分析數據之後，它們發現，Hive在MapRece上跑，真雞巴慢！流水線作業集也許沒啥關系，比如24小時更新的推薦，反正24小時內跑完就算了。但是數據分析，人們總是希望能跑更快一些。比如我希望看過去一個小時內多少人在充氣娃娃頁面駐足，分別停留了多久，對於一個巨型網站海量數據下，這個處理過程也許要花幾十分鍾甚至很多小時。而這個分析也許只是你萬里長征的第一步，你還要看多少人瀏覽了跳蛋多少人看了拉赫曼尼諾夫的CD，以便跟老闆匯報，我們的用戶是猥瑣男悶騷女更多還是文藝青年／少女更多。你無法忍受等待的折磨，只能跟帥帥的工程師蟈蟈說，快，快，再快一點！於是Impala，Presto，Drill誕生了（當然還有無數非著名的交互SQL引擎，就不一一列舉了）。三個系統的核心理念是，MapRece引擎太慢，因為它太通用，太強壯，太保守，我們SQL需要更輕量，更激進地獲取資源，更專門地對SQL做優化，而且不需要那麼多容錯性保證（因為系統出錯了大不了重新啟動任務，如果整個處理時間更短的話，比如幾分鍾之內）。這些系統讓用戶更快速地處理SQL任務，犧牲了通用性穩定性等特性。如果說MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三個就是剔骨刀，靈巧鋒利，但是不能搞太大太硬的東西。這些系統，說實話，一直沒有達到人們期望的流行度。因為這時候又兩個異類被造出來了。他們是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它們的設計理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用計算引擎Tez或者Spark來跑SQL，那我就能跑的更快。而且用戶不需要維護兩套系統。這就好比如果你廚房小，人又懶，對吃的精細程度要求有限，那你可以買個電飯煲，能蒸能煲能燒，省了好多廚具。上面的介紹，基本就是一個數據倉庫的構架了。底層HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。這解決了中低速數據處理的要求。那如果我要更高速的處理呢？如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鍾之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming（流）計算。Storm是最流行的流計算平台。流計算的思路是，如果要達到更實時的更新，我何不在數據流進來的時候就處理了？比如還是詞頻統計的例子，我的數據流是一個一個的詞，我就讓他們一邊流過我就一邊開始統計了。流計算很牛逼，基本無延遲，但是它的短處是，不靈活，你想要統計的東西必須預先知道，畢竟數據流過就沒了，你沒算的東西就無法補算了。因此它是個很好的東西，但是無法替代上面數據倉庫和批處理系統。還有一個有些獨立的模塊是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到無法想像）。所以KV Store就是說，我有一堆鍵值，我能很快速滴獲取與這個Key綁定的數據。比如我用身份證號，能取到你的身份數據。這個動作用MapRece也能完成，但是很可能要掃描整個數據集。而KV Store專用來處理這個操作，所有存和取都專門為此優化了。從幾個P的數據中查找一個身份證號，也許只要零點幾秒。這讓大數據公司的一些專門操作被大大優化了。比如我網頁上有個根據訂單號查找訂單內容的頁面，而整個網站的訂單數量無法單機資料庫存儲，我就會考慮用KV Store來存。KV Store的理念是，基本無法處理復雜的計算，大多沒法JOIN，也許沒法聚合，沒有強一致性保證（不同數據分布在不同機器上，你每次讀取也許會讀到不同的結果，也無法處理類似銀行轉賬那樣的強一致性要求的操作）。但是丫就是快。極快。每個不同的KV Store設計都有不同取捨，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更復雜的操作。必有一款適合你。除此之外，還有一些更特製的系統／組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。有了這么多亂七八糟的工具，都在同一個集群上運轉，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一個重要組件是，調度系統。現在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你媽在廚房監工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去殺雞了。只要大家都服從你媽分配，那大家都能愉快滴燒菜。你可以認為，大數據生態圈就是一個廚房工具生態圈。為了做不同的菜，中國菜，日本菜，法國菜，你需要各種不同的工具。而且客人的需求正在復雜化，你的廚具不斷被發明，也沒有一個萬用的廚具可以處理所有情況，因此它會變的越來越復雜。

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❼ 詳細說一下hadoop生態系統都包括哪些相關技術

hadoop生態圈有：hdfs，hbase，hive，mr，zookeeper，yarn等東西~都是運行hadoop集群都應該有的。

❽ hadoop系統原理

1.Hadoop介紹

Hadoop是Apache旗下的一個用java語言實現開源軟體框架，是一個開發和運行處理大規模數據的軟體平台。允許使用簡單的編程模型在大量計算機集群上對大型數據集進行分布式處理。

狹義上說，Hadoop指Apache這款開源框架，它的核心組件有：

HDFS（分布式文件系統）：解決海量數據存儲

YARN（作業調度和集群資源管理的框架）：解決資源任務調度

MAPREDUCE（分布式運算編程框架）：解決海量數據計算

廣義上來說，Hadoop通常是指一個更廣泛的概念——Hadoop生態圈。

當下的Hadoop已經成長為一個龐大的體系，隨著生態系統的成長，新出現的項目越來越多，其中不乏一些非Apache主管的項目，這些項目對HADOOP是很好的補充或者更高層的抽象。

2.Hadoop的特點

擴容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的計算機集群間分配數據並完成計算任務的，這些集群可用方便的擴展到數以千計的節點中。

成本低（Economical）：Hadoop通過普通廉價的機器組成伺服器集群來分發以及處理數據，以至於成本很低。

高效率（Efficient）：通過並發數據，Hadoop可以在節點之間動態並行的移動數據，使得速度非常快。

可靠性（Rellable）：能自動維護數據的多份復制，並且在任務失敗後能自動地重新部署（redeploy）計算任務。所以Hadoop的按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

3.Hadoop的歷史版本

• 1.x版本系列：hadoop版本當中的第二代開源版本，主要修復0.x版本的一些bug等，該版本已被淘汰

• 2.x版本系列：架構產生重大變化，引入了yarn平台等許多新特性,是現在使用的主流版本。

• 3.x版本系列：對HDFS、MapRece、YARN都有較大升級，還新增了Ozone key-value存儲。

4.Hadoop的架構和模型介紹

由於Hadoop 2.0是基於JDK 1.7開發的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，這直接迫使Hadoop社區基於JDK 1.8重新發布一個新的Hadoop版本，即hadoop 3.0。Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和優化，包括HDFS 可擦除編碼、多Namenode支持、MR Native Task優化、YARN基於cgroup的內存和磁碟IO隔離、YARN container resizing等。

Apache hadoop 項目組最新消息，hadoop3.x以後將會調整方案架構，將Maprece 基於內存+io+磁碟，共同處理數據。改變最大的是hdfs,hdfs 通過最近block塊計算，根據最近計算原則，本地block塊，加入到內存，先計算，通過IO，共享內存計算區域，最後快速形成計算結果，比Spark快10倍。