「Hadoop」大数据开发专家(40K以上)必须掌握技能！ |HDFS|MapReduce|大数据|

目录：
1.典型需求
2.40K以上专家必备技能
3.项目中的迷宫场景部件制作
4.Hadoop生态核心原理
一、典型需求（互联网公司）

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二、40K以上专家必备技能

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三、大数从业者角色分类

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四、Hadoop生态核心原理
1.大数据整体画像

数据流程

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数据技术

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2.大数据平台整体画像

大数据平台逻辑划分

数据相关的工具、产品和技术：比如批量数据采集传输的 Sqoop 、离线数据处理的Hadoop 和Hive 、实时流处理的 Storm和 Spark 以及数据分析的R语言等。
数据资产：不仅包含公司业务本身产生和沉淀的数据，还包括公司运作产生的数据（如财务、行政），以及从外界购买交换或者爬虫等而来的数据等。
数据管理：有了数据工具，也有了数据资产，但是还必须对它们进行管理才能让数据产生最大价值并最小化风险，因此数据平台通常还包括数据管理的相关概念和技术，如数据仓库、数据建模、数据质量、数据规范、数据安全和元数据管理等。在入门大数据的过程中缺乏基础入门视频教程和开发工具，可以戳我领取

从数据处理的时效性划分

（1）离线数据平台。
（2）实时数据平台。

和离线数据平台相关的技术

Hadoop 、Hive 、数据仓库、 ETL 、维度建模、数据逻辑分层等。

离线数据平台的整体架构

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3.Hadoop 核心原理
（1）系统简介

正是 Hadoop 开启了大数据时代的大门，而大数据的发展也是和Hadoop 发展密不可的，甚至从某些方面来说大数据就是 Hadoop。
Hadoop 是一种分析和处理大数据的软件平台，是一个用 Java 语言实现的 Apache 的开源软件框架，在大量计算机组成的集群中实现了对海量数据的分布式计算。
Hadoop 采用 MapReduce 分布式计算框架，根据 GFS 原理开发了 HDFS（分布式文件系统），并根据 BigTable 原理开发了 HBase 数据存储系统。
Yahoo、Facebook、Amazon ，以及国内的百度、阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建了自己的分布式计算系统。
Hadoop 是一个基础框架，允许用简单的编程模型在计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。
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