上文介绍了大数据开发学习需要的基础知识，接下来继续介绍大数据技术学习的重点之一：Hadoop。

Hadoop技术体系

（1）简介：

Hadoop是Apache开源组织的一个分布式基础框架，提供了一个分布式文件系统 (HDFS)、分布式计算（MapReduce）及统一资源管理框架（YARN）的软件架构。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。

Hadoop框架核心的设计是：HDFS、MapReduce、YARN。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，YARN为计算程序提供资源调度服务。

2006年项目成立的一开始，“Hadoop”只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。如今，这个单词代表的是“核心”（即Core Hadoop项目）以及与之相关的一个不断成长的生态系统，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。和Linux类似，都是由一个核心和一个生态系统组成。

（2）名字的由来：

Hadoop的发音是[hdu:p]。

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。

（3）主要组件介绍：

1）HDFS（Hadoop Distribute File System）：分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量，高伸缩性，高容错性的访问。Hadoop体系中数据存储管理的基础。

2）MapReduce：是一个分布式计算模型，由Map和Reduce组成，用以进行大数据量的计算。MapReduce分为两个阶段：Map阶段，Reduce阶段，其中Map阶段为映射，Reduce阶段是规约。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果；Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。这样适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

3）YARN（Yet Another Resource Negotiator）：分布式资源管理器，职能是将资源调度和任务调度分开。最大的特点是执行调度与Hadoop上运行的任务类型无关。Yarn可在Hadoop上执行除MapReduce以外的工作，其核心是分布式调度程序。

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（4）其他模块简介（部分）：

4）HBase：是一个基于HDFS之上的高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式NoSQL数据库。

5）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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

6）Zookeeper：一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务。提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

7）FlumeNG：是一个分布式、高可靠的数据采集系统，能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。

8）Sqoop：是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

9）Pig：运行在Hadoop上，是对大型数据集进行分析和评估的平台。

（5）如何学习Hadoop？

1）学习Hadoop的基本要求：

a、掌握JavaSEb、会使用maven工具c、会使用IDE（eclipse、IDEA)d、会使用Linux系统

2）Hadoop介绍和环境搭建

a、hadoop介绍b、Hadoop独立模式的安装及测试c、Hadoop的集群结构d、Hadoop的伪分布模式e、Hadoop的完全分布式环境搭建...

3）HDFS底层工作原理、HDFS编程

4）MapReduce原理、MapReduce实践

5）YARN原理及实践

6）Zookeeper原理及实践

7）Hbase、Hive、FlumeNG、Sqoop原理及实践。