1. Hadoop 生态圈组件介绍
Hadoop 生态系统包含多个组件，每个组件都有不同的功能。以下是一些核心组件的介绍：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：用于存储大规模数据的分布式文件系统。它将数据分成块并在集群中的多个节点上进行存储。
- MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将任务分为 Map 阶段和 Reduce 阶段，适合离线数据处理。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，负责集群资源的分配和调度。
- Hive：基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据。
- Pig：高级脚本语言，用于数据分析和转换。
- HBase：分布式 NoSQL 数据库，适用于实时读写大量数据。
- Spark：快速、通用、内存计算的大数据处理框架。
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2. MapReduce 概述
- MapReduce 是一种编程模型，用于处理大规模数据集。
- 它将任务分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
- Map 阶段将输入数据拆分成键值对，然后应用用户定义的函数进行处理。
- Reduce 阶段将 Map 阶段的输出进行合并和汇总。
- MapReduce 适用于离线数据处理，但不适合实时数据处理。
3. Spark 技术特点和概述
- Spark 是一个通用的大数据处理框架，具有以下特点：
- 快速：spark的运行速度比较快
- 易用：spark支持使用scala、python、java、R等语言快速编写应用。此外，spark提供超过80个告诫算子，使得编写变得容易。
- 通用：spark可以与sql语句、实时计算及其他复杂的分析计算进行良好的结合。
- 随处运行:spark作为一个分布式计算框架，本身没有存储功能，但是可以从HDFS、cassandraHBase、Hive、Alluxio等数据源中读取数据。
- 代码简洁：支持scala、python、等语言编写，scala和python的代码比java的代码比较简洁。
4. MapReduce 和 Spark 的区别
- 速度：spark在内存中的运行速度比hadoop mapreduce运行速度的100多倍，在磁盘中则是10多倍。
- 数据处理范式：MapReduce 适用于批处理，Spark 更适合实时数据处理和迭代分析。
- 易用性：Spark 提供更友好的编程接口。
- 容错性：Spark 的 RDD 比 Hadoop MapReduce 的 HDFS 更容错。
5. 结构化数据与非结构化数据
- 结构化数据：具有明确定义的模式和格式，如关系数据库中的表格数据。
- 非结构化数据：不符合预定义模式的数据，如文本、图像、音频和视频。
6.Linux简单操作命令实训练习
pwd命令
ls命令
cd命令
mkdir命令
rm命令
cp命令
mv命令
cat命令
tar命令
useradd命令
passwd命令
chown命令
chmod命令
su命令
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-842019.html
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