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关于作者：Ramaninder毕业于德国Georg-August大学计算机科学与数学系，目前与奥地利的大数据研究中心合作。他拥有应用计算机科学硕士学位，专业应用系统工程和商业信息学。他也是一名微软认证过程，在Java，C＃，Web开发和相关技术方面有超过5年的经验。目前，他的主要兴趣是大数据生态系统，包括批处理和流处理系统，机器学习和Web应用程序。

在本文中，我们将深入了解什么是学习和使用Hadoop的先决条件。在开始学习Hadoop之前，我们将看到什么是需要的东西，什么是行业标准建议的事情。

1.介绍

Apache Hadoop是入门点，或者我们可以说是进入整个大数据生态系统的基础。它是大数据生态系统中大多数高级工具，应用程序和框架的基础，但是在学习Apache Hadoop时，还需要事先知道一些事情。

开始学习Apache Hadoop没有严格的先决条件。但是，它使事情更容易，如果你想成为和Apache Hadoop的专家，这些是很好的知道的东西。

因此，Apache Hadoop的两个非常基本的先决条件是：

Java
Linux
SQL

我们将在下面的章节中介绍这些。

2.Java

知道Java不是使用Hadoop的严格先决条件，但是知道它显然是深入了解Apache Hadoop工作的额外优势。

这可能听起来很奇怪，我提到的第一个先决条件是Java和我保存这也不是严格的先决条件，但添加。好吧，让我们看看为什么这样。

有一些工具和应用程序，例如Pig，Hive等，它们构建在Hadoop之上。这些工具提供自己的高级交互语言，用于处理在Apache Hadoop集群上存储和处理的数据。例如，Pig Latin用于Pig，HiveQL用于Hive。因此，对于不想深入编写复杂的MapReduce应用程序但希望使用Hive或Pig与集群中的数据进行交互的人，可以跳过Java。

对于编写Hadoop MapReduce应用程序，Java也不是唯一的选择。Hadoop提供了一个选项，可以使用任何可以从标准输入读取的语言，并且可以使用称为Hadoop Streaming的组件写入标准输出以编写MapReduce程序。例如，Python，Ruby，C等。但是由于Apache Hadoop是用Java编写的，为了使组件尽可能接近，Java是一种语言。Pig Latin和HiveQL命令也在内部转换为Java MapReduce程序并执行。

所以，如果你想知道Apache Hadoop的坚果和螺栓，如果需求变得越来越复杂，Java是Apache Hadoop的先决条件。

注意：要了解有关Hadoop MapReduce，Hadoop Streaming和Hive的基础知识的更多信息，请按照以下文章：

Apache Hadoop WordCount Example
Hadoop Streaming Example
Apache Hadoop Hive Tutorial

但是，当我们有Hadoop Steaming时，为什么要使用Java
确实Hadoop Steaming提供了使用许多语言编写MapReduce程序的选项，但是目前只有Java API在Apache Hadoop中有一些优点和优点。

因此，Java不是学习Hadoop的严格先决条件，但是被行业用例强烈推荐。

3.Linux

虽然Apache Hadoop可以在Windows上运行，但它最初是在Linux上构建的。Linux是安装和管理Hadoop集群的首选方法。因此，了解Linux的工作和使用也有很多帮助。

当从命令行管理Hadoop分布式文件系统（HDFS）时，许多命令与Linus shell命令类似或完全相同。要了解HDFS和HDFS shell命令，请参阅文章：

Apache Hadoop Distributed File System Explained
Apache Hadoop FS Commands Example

除此之外，我们还需要知道linux，如果我们想要部署和配置Hadoop集群甚至单节点机器。

4.SQL

对于已经熟悉SQL的人，他们可以利用他们现有的知识。他们可以在Hive之上学习和使用SQL语法。 Apache Hive查询语言几乎类似于ANSI SQL。除了Hive，Apache Pig还有很多类似于SQL命令的命令。例如，连接，分组，顺序等。不仅Apache Hadoop，而且其他大数据生态系统工具也提供类似SQL的接口，以便用户更容易地学习已经熟悉SQL的工具。Cassandra和HBase是一些工具，它们提供类似于查询接口的SQL，用于与数据交互。

5.总结

正如所讨论的，开始学习Apache Hadoop没有严格的先决条件，但在挖掘Apache Hadoop深入之前，我们应该熟悉一些事情。然后，我们一次讨论了这些先决条件，以了解它们在哪里和如何使用以及我们将需要它。在我们深入Apache Hadoop之前，了解一些或所有这些先决条件将是很好的。

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