大数据入门：Hadoop大数据开发核心讲解

大数据是现如今的热门名词，而在大数据领域，Hadoop又是大数据的热门名词。尤其是对于大数据开发人员，基于Hadoop开发大数据平台，是主要的工作内容之一。学习大数据，其实重点也就是Hadoop开发技术学习，下面我们就来为大家分享一下Hadoop开发核心知识讲解。

Hadoop开发人员，在学习阶段首先需要对Hadoop核心组件的功能实现做到了如指掌，这其中包括HDFS、MapReduce以及Yarn，这三者是大数据平台开发当中必须掌握的技术框架。

整个Hadoop技术体系，其实可以说都是模块化的，针对于数据处理当中的大小问题，给出相应的解决方案，并且如果这个方案不合适，开发人员还可以基于实际需求进行替换，引入其他的工具进来出来，也是可以的。

Hadoop核心模块就是HDFS和MapReduce，主要负责分布式存储和分布式计算，至于Yarn，主要是负责任务调度，这样可以实现整个数据处理过程中各节点动态均衡，大大提高了系统的稳定性和可靠性。

HDFS和MapReduce在数据处理过程中联系非常紧密。MapReduce将任务分发到多个服务器上进行处理，每个服务器必须具备对数据的访问能力，HDFS就是提供数据访问的支持的。HDFS与MapReduce的结合是强大的。在处理大数据的过程中，当Hadoop集群中的服务器出现错误时，整个计算过程并不会终止。

HDFS能存储和抽取数据，但并没有查询语言介入，MapRduce运行一系列任务，其中每项任务都是单独的应用，能够访问数据并抽取有用信息。这使得Hadoop系统框架在处理数据时更加强大和灵活。

另外，MapReduce也是Hadoop框架的编程模型，可以直接写MapReduce来执行任务，也可以通过Hive将查询语句转换成MapReduce任务。这大大提高了Hadoop对于普通用户的可用性。

以上就是关于Hadoop开发的一些核心知识点讲解了，希望能够对大家理解Hadoop数据处理原理有所帮助。

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