hadoop大数据技术基础及应用操作题 求hadoop基础教程

求hadoop基础教程

Hadoop大数据基础教程
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hadoop 如何实现大数据

Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具来进行大数据计算。如果具体深入还要了解HDFS，Map/Reduce，任务机制等等。如果要分析还要考虑其他分析展现工具。

大数据还有分析才有价值

用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

hadoop怎么来做hdfs基础测试

hadoop怎么来做hdfs基础测试
在平台方面，hadoop环境需要搭建在linux服务器上，首先需要了解Linux的基础知识与命令；
开发方面，hadoop首先是个提供大数据存储的平台，因此我们要使用其存储功能，因此需要掌握其数据操作的api（scala api 或者 java api）；其次是hadoop是大数据分析的数据源，熟悉对大数据的 分析/使用 方法（spark/map-reduce技术，都有scala 和 java两种api）。
因此，学习hadoop必须掌握scala或者java中的一门开发语言，然后在学习hadoop数据操作命令，api，spark/map-reduce分析技术。
另外，还可以学习hbase这种基于hdfs的结构化大数据存储技术，和flume大数据采集技术。

大数据技术与应用是学什么的？

大数据技术与应用主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网 ”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

主要岗位：大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。