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什么是Hadoop,怎样学习Hadoop

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。一句话来讲Hadoop就是存储加计算。 Hadoop这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字。该项目的创建者,Doug Cutting解释Hadoop的得名 :“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点: 1、高可靠性 Hadoop按位存储和处理数据的...

《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》——2.2 大数据职位构建体系

本节书摘来自华章计算机《企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用》一书中的第2章,第2.2节,作者 吕兆星 郑传峰 宋天龙 杨晓鹏,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2 大数据职位构建体系 在团队组建过程中,科学地定义职位体系直接影响到大数据实施的效率和质量,由于大数据的创新性和严谨性,会有一批新的岗位,例如首席数据官、大数据解决方案架构师、大数据采集工程师,大数据研究员等;同时,也会强化原有岗位的新生命力,例如网络工程师、算法工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等。整个职位架构体系,如图2-5所示。 2.2.1 基础平台类 大数据基础平台共分为硬件平台和软件平台两大类别,硬件平台包括服务器、操作系统和网络维护等工作,主要由网络工程师负责;软件平台包括Hadoop运维、数据仓库管理、软件系统运维等

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