1. HADOOP背景介绍

1． 1.1 什么是HADOOP

1.HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台

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

3.HADOOP的核心组件有

A.HDFS（分布式文件系统）

B.YARN（运算资源调度系统）

C.MAPREDUCE（分布式运算编程框架）

4.广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈

2． 1.2 HADOOP产生背景

1.HADOOP最早起源于Nutch。Nutch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加，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。

2.、谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储

——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HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到1月，HADOOP成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期。

3． 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为“虚拟化”和“大数据技术”

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

4． 1.4 国内外HADOOP应用案例介绍

1、HADOOP应用于数据服务基础平台建设

2/HADOOP用于用户画像

3、HADOOP用于网站点击流日志数据挖掘

金融行业：个人征信分析

证券行业：投资模型分析

交通行业：车辆、路况监控分析

电信行业：用户上网行为分析

......

总之：hadoop并不会跟某种具体的行业或者某个具体的业务挂钩，它只是一种用来做海量数据分析处理的工具

5． 1.5 国内HADOOP的就业情况分析

1、 HADOOP就业整体情况

A.大数据产业已纳入国家十三五规划

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，增长都呈现爆发式增长，各行业对数据的价值日益重视

D.相对于传统JAVAEE技术领域来说，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，因此，大数据技术是一个尚在蓬勃发展且具有长远前景的领域

2、 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，因此，大数据技术领域的就业选择是多样的，但就HADOOP而言，通常都需要具备以下技能或知识：

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.Flume、sqoop、oozie等辅助工具的熟练使用

F.Shell/python等脚本语言的开发能力

6． 1.6 HADOOP生态圈以及各组成部分的简介

各组件简介[M1]

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：工作流调度框架

Sqoop：数据导入导出工具

Flume：日志数据采集框架

HADOOP（hdfs、MAPREDUCE、yarn） 元老级大数据处理技术框架，擅长离线数据分析

Zookeeper分布式协调服务基础组件

Hbase分布式海量数据库，离线分析和在线业务通吃

Hive sql 数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大

Sqoop数据导入导出工具

Flume数据采集框架

什么是HADOOP 产生背景 在大数据 云计算中的位置和关系 国内外HADOOP应用案例介绍 就业方向 生态圈以及各组成部分的简介（学习资料中的文档材料）