Hadoop学习路线图

什么是云计算？

什么是云计算技术？

Hadoop基础知识：

1. Hadoop HDFS文件系统
   存储极大数目的信息（terabytes or petabytes），将数据保存到大量的节点当中。支持很大单个文件。
   提供数据的高可靠性，单个或者多个节点不工作，对系统不会造成任何影响，数据仍然可用。
   提供对这些信息的快速访问，并提供可扩展的方式。能够通过简单加入更多服务器的方式就能够服务更多的客户端。
   HDFS是针对MapReduce设计的，使得数据尽可能根据其本地局部性进行访问与计算。

2. Hadoop Map/Reduce

3. Mapreduce 整个工作机制图

4. Hadoop mapper类的阅读

5. Hadoop reducer类的阅读

6. Mapreduce shuffle和排序

环境部署：hadoop部署方式为单机模式、伪分布式、完全分布式。对单机模式大家可以不用去关心和学习，在学习中我个人建议是搭建伪分布式，完全分布式是生产环境中使用，当大家把伪分布式后，必须对完全分布式有所了解，知道是如何工作的，也可以试着搭建hadoop的完成分布式

下面是搭建hadoop的安装步骤：

搭建伪分布式：hadoop 伪分布式搭建 完全分布式：hadoop 三节点集群安装配置详细实例

本书来系统性的学习hadoop。
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Hadoop家族产品

• Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
• Apache 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，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
• Apache Pig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
• Apache HBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
• Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）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。
• Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务
• Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。
• Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身
• Apache Avro: 是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制
• Apache Ambari: 是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。
• Apache Chukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。
• Apache Hama: 是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
• Apache Flume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统，可用于日志数据收集，日志数据处理，日志数据传输。
• Apache Giraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
• Apache Oozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapReduce）的任务。
• Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库，用于创建MapReduce程序。与Hive，Pig类似，Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库
• Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库（包括Hadoop），可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。
• Apache Bigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包，分发和测试的工具。
• Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理，实现中央的元数据和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供关系视图。
• Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统，实现对HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

注意点：

• 在学习hadoop开发的时候不要使用hadoop eclipse插件，这样会给你带来不必要的问题，你可以在eclipse使用maven工具下载hadoop资源包，然后写好mapreduce代码打包后传上自己的服务，使用命令启动运行。
• 现在hadoop已经发行了最新的2.2.x版本，但是不测试不够全面不够稳定，大家应该选择比较稳定的版本学习，因为在公司中还是会使用稳定的版本，2.2.x版本中一些处理机制和方案是值得我们学习的，需要有所了解的是， Hadoop 各个发布版的特性以及稳定性。