1、上传文件到Hadoop集群

2、①hdfs：一个文件系统，可以存储海量数据。

3、Hadoop由许多元素构成。其最底部是HadoopDistributedFileSystem(HDFS),它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce引擎,该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。………

4、⑥sqoop：将hdfs文件系统的文件，导出到linux文件系统的文件中。

5、hadoop集群是指软件意义上的，刀片服务器是硬件，两者的关联是hadoop可以部署在刀片上面。

6、Hadoop的核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，可以将数据分布式地存储在不同的计算节点上，从而实现数据的高可靠性和高可扩展性。

7、Hadoop是一种开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。

8、Hadoop集群通常不是由刀片服务器组成的。刀片服务器是一种高密度、高性能的服务器架构，可以将多个服务器集成在一个机箱中。而Hadoop集群是由多台普通服务器组成的，每台服务器都可以运行Hadoop的各个组件，如HDFS和MapReduce。

9、Kafka

10、Aluxio

11、hadoop生态圈中各个组件的作用描述：

12、Storm

13、以上步骤仅为概述，具体的操作流程和配置可能因不同的虚拟机镜像和Hadoop发行版而有所差异。建议参考相关的官方文档和指南，按照其提供的步骤和说明进行操作。

14、Python

15、Hadoop集群的搭建

16、什么是大数据？怎么理解大数据？

17、启动Hadoop服务：根据Hadoop文档中的指引，依次启动Hadoop的各个组件和服务，如HDFS（分布式文件系统）、YARN（资源管理器）、MapReduce等。

18、②mapreduce：从海量数据中，通过一定的算法，计算出有用信息。

19、Linux基本操作

20、大数据方向工作介绍

21、年4月—标准排序(10GB每个节点)在188个节点上运行47.9个小时。

22、导入虚拟机镜像：打开虚拟机软件，选择导入虚拟机镜像的选项，并选择你的Hadoop虚拟机镜像文件进行导入。

23、④hbase：是基于hdfs文件系统的数据库。

24、对而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

25、Scala需要

26、大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

27、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

28、Java高级(虚拟机、并发)

29、一些小工具(Sqoop等)

30、年12月—Nutch移植到新的框架，Hadoop在20个节点上稳定运行。

31、如果要用Sqoop，必须正确安装并配置Hadoop，因依赖于本地的Hadoop环境启动MR程序；MySQL、Oracle等数据库的JDBC驱动也要放到Sqoop的lib目录下。

32、Hadoop的发展历史

33、Hive(Hql基本操作和原理理解）

34、Sqoop的工作原理是一个在结构化数据和Hadoop之间进行批量数据迁移的工具，结构化数据可以是MySQL、Oracle等RDBMS。Sqoop底层用MapReduce程序实现抽取、转换、加载，MapReduce天生的特性保证了并行化和高容错率，而且相比Kettle等传统ETL工具，任务跑在Hadoop集群上，减少了ETL服务器资源的使用情况。在特定场景下，抽取过程会有很大的性能提升。

35、Hadoop的工作原理是：

36、…………

37、数据分析师

38、通过集成开发工具（例如eclipse）导入Hadoop相关的jar包，编写map/reduce程序，将程序打成jar包扔在集群上执行，运行后出计算结果。

39、Hadoop集群搭建好以后，可以通过web页面查看集群的情况，还可以通过Hadoop命令上传文件到hdfs集群，通过Hadoop命令在hdfs集群上建立目录，通过Hadoop命令删除集群上的文件等等。

40、在虚拟机上搭建Hadoop可以按照以下步骤进行：

41、简单点说就是把Hadoop的安装包放在每一台服务器上，改改配置再启动，就完成了Hadoop集群的搭建。

42、其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向）

43、就业前景：互联网时代怎么能缺少大数据人才，没有大数据人才手机地都不好用了。

44、获取虚拟机镜像：一个适用于Hadoop的虚拟机镜像，如Cloudera或Hortonworks提供的预配置镜像。这些镜像已经预先安装好了Hadoop和相关组件。

45、Hadoop　　它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。　　用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。　　Hadoop的框架最核心的就是：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。　　Yarn　　它是Hadoop2.0的升级版。　　Yarn的优点：　　这个大大减小了JobTracker（也就是现在的ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个Job子任务(tasks)状态的程序分布式化了，更安全、更优美。　　在新的Yarn中，ApplicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在Hadoop集群中，可以参考hadoopYarn官方配置模板中的mapred-site.xml配置。　　对于资源的表示以内存为单位(在目前版本的Yarn中，没有考虑cpu的占用)，比之前以剩余slot数目更合理。　　老的框架中，JobTracker一个很大的负担就是监控job下的tasks的运行状况，现在，这个部分就扔给ApplicationMaster做了，而ResourceManager中有一个模块叫做ApplicationsMasters(注意不是ApplicationMaster)，它是监测ApplicationMaster的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。　　Container是Yarn为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了Mesos的工作，目前是一个框架，仅仅提供java虚拟机内存的隔离,hadoop团队的思路应该后续能支持更多的资源调度和控制,既然资源表示成内存量，那就没有了之前的mapslot/reduceslot分开造成集群资源闲置的尴尬情况。　　Spark　　Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。他们三个其实也可以说Hadoop发展的几个阶段，目前Spark非常火，是用Scala语言写的。

46、大数据科学家

47、配置Hadoop：通过虚拟机的终端或形界面，按照Hadoop文档和指南进行配置。这包括配置Hadoop集群、节点、端口、权限等。

48、Ka架构

49、配置虚拟机：为虚拟机分配足够的内存、处理器和存储资源，确保虚拟机能够正常运行Hadoop。

50、对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。

51、Spark(Core+sparksql+Sparkstreaming）

52、Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn）

53、Sqoop的底层是Java，Java提供了JDBCAPI，通过JDBCAPI应用程序可以访问储在关系型数据库中的数据。Sqoop导入、导出数据时都需要用到JDBC。在导入之前，Sqoop会通过JDBC查询出表中的列和列的类型，同时这些类型会与Java的数据类型相匹配，而底层运行的MapReduce会根据这些Java类型来保存字段对应的值。

54、百度搜索圈T社区（aiquanti）免费教程

55、高阶技能6条:

56、工资：想都不用想肯定高

57、安装虚拟机软件：选择一款虚拟机软件，如VirtualBox或VMwareWorkstation，并按照其官方网站上的指引进行安装。

58、年—最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由DougCutting和MikeCafarella开始实施。

59、对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

60、必须技能10条:

61、Lambda架构

62、⑤flume：就是将数据从一个文件中抽取到另一个文件中。

63、年2月—ApacheHadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。

64、大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至决策等。

65、编写map/reduce程序

66、Kylin

67、怎么使用Hadoop：

68、年1月—DougCutting加入雅虎。

69、HBase（JavaAPI操作+Phoenix）

70、③hive：就是sql语句解释器，接收用户输入的sql语句，然后将该sql语句翻译成复杂的mapreduce程序，并发布到mr集群中进行运算，计算出有用的信息。

71、MapReduce是一种分布式计算框架，可以将大规模数据集划分成小块，然后并行地进行处理，最终将结果汇总返回给用户。

72、大数据工程师

73、Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，其名称来源于DougCutting、MikeCafarella、AdamShook和JunRao等人的姓氏。

74、机器学习算法以及mahout库加MLlib

75、年2月—雅虎的网格计算团队采用Hadoop。

76、Sqoop的成层原理本质上是MapRatuce任务。Sqoop是通过个MapReduve作业从数据库中导入一个表，这个作业从表中逐行抽取数据，接着将一行行的数据写入HDFS。

77、这些服务器可以是物理服务器或虚拟机，它们通过连接在一起，共同完成大规模数据处理任务。因此，Hadoop集群的规模和性能可以根据需求进行灵活扩展和调整，而不依赖于刀片服务器这种特定的硬件架构。

78、测试Hadoop集群：运行一些简单的Hadoop任务或示例，确认Hadoop集群的正常运行。可以使用Hadoop自带的范例程序或编写自己的MapReduce程序进行测试。

79、⑦ooize/azkaban：该组件是负责协调各个任务的执行顺序。

80、启动虚拟机：启动虚拟机，等待操作系统加载完毕。

81、还想知道啥呢？