怎样系统学习hadoop等大数据行业知识引用我原创

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原作者姓名：本人青牛原出处：海牛部落/青牛文章海牛部落原文链接：从小白到大数据技术专家的学习历程原文链接：零基础小白成为大数据技术专家必知的学习历程
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。
当然学习大数据不能只学hadoop，还有很多技术和知识点需要学习，我给你分享一份完整的大数据课程大纲供你参考

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多实践作重要，在工作中解决实际问题的过程中就会有慢慢的体会。首先，hadoop是离线分析的工具适合海量数据。其次，hive便于业务人员查询。pig方便开发人员做m/r的开发。对于数据挖掘方面可以通过mahout与hadoop整合来实现数据的分类，聚类以及预测等方面。其次，理论知识也很重要，尤其涉及到概率论与统计学。重点关注机器学习方面。我将自己的一些经验整理到我的blog，http://www.r66r.net
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纸上得来终归浅，绝知此事要躬行。去真实应用环境中实习、工作
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大数据三大件：存储、分布算法、调度管理，这是基础，先理解清楚这些，后面的东西就比较好理解了。