HADOOP背景介绍

1. HADOOP背景介绍

1.1 什么是HADOOP

1. HADOOPapache旗下的一套开源软件平台python

2. HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理算法

3. HADOOP的核心组件有数据库

A. HDFS(分布式文件系统)apache

B. YARN(运算资源调度系统)编程

C. MAPREDUCE(分布式运算编程框架)服务器

4. 广义上来讲,HADOOP一般是指一个更普遍的概念——HADOOP生态圈网络

1.2 HADOOP产生背景

1. HADOOP最先起源于NutchNutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增长,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。负载均衡

2. 2003年、2004谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案框架

——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储机器学习

——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题。

3. Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFSMAPREDUCE,并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP,到20081月,HADOOP成为Apache顶级项目,迎来了它的快速发展期。

1.3 HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系

1. 云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)PaaS(平台即服务)SaaS(软件即服务)等业务模式,把强大的计算能力提供给终端用户。

 

2. 现阶段,云计算的两大底层支撑技术虚拟化”和“大数据技术

 

3. HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算自己。

 

 

 

 

1.4 国内外HADOOP应用案例介绍

1HADOOP应用于数据服务基础平台建设

 

 

 

2/HADOOP用于用户画像

 

 

 

3HADOOP用于网站点击流日志数据挖掘

 

 

1.5 国内HADOOP的就业状况分析

一、 HADOOP就业总体状况

A. 大数据产业已归入国家十三五规划

B. 各大城市都在进行智慧城市项目建设,而智慧城市的根基就是大数据综合平台

C. 互联网时代数据的种类,增加都呈现爆发式增加,各行业对数据的价值日益重视

D. 相对于传统JAVAEE技术领域来讲,大数据领域的人才相对稀缺

E. 随着现代社会的发展,数据处理和数据挖掘的重要性只会增不会减,所以,大数据技术是一个尚在蓬勃发展且具备长远前景的领域

 

 

二、 HADOOP就业职位要求

大数据是个复合专业,包括应用开发、软件平台、算法、数据挖掘等,所以,大数据技术领域的就业选择是多样的,但就HADOOP而言,一般都须要具有如下技能或知识:

A. HADOOP分布式集群的平台搭建

B. HADOOP分布式文件系统HDFS的原理理解及使用

C. HADOOP分布式运算框架MAPREDUCE的原理理解及编程

D. Hive数据仓库工具的熟练应用

E. Flumesqoopoozie等辅助工具的熟练使用

F. Shell/python等脚本语言的开发能力

 

三、 HADOOP相关职位的薪资水平

大数据技术或具体到HADOOP的就业需求目前主要集中在北上广深一线城市,薪资待遇广泛高于传统JAVAEE开发人员,以北京为例:

 

 

 

 

1.6 HADOOP生态圈以及各组成部分的简介

 

 

各组件简介

 

 

重点组件:

HDFS:分布式文件系统

MAPREDUCE:分布式运算程序开发框架

HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具

HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库

ZOOKEEPER:分布式协调服务基础组件

Mahout:基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库

Oozie:工做流调度框架

Sqoop:数据导入导出工具

Flume:日志数据采集框架

相关文章
相关标签/搜索