Hadoop学习文档.pdf

根据提供的文件信息，以下是一些Hadoop学习文档中的知识点： 云计算技术 1. 结构化数据与非结构化数据：介绍数据的类型，强调云计算需要处理的不仅仅是结构化数据，还包括大量的非结构化数据。 2. 云计算技术：讲解云计算的基础知识，包括云服务的模式（IaaS、PaaS、SaaS）和服务类型（公有云、私有云、混合云）。 Hadoop概述 1. Hadoop的基本概念：解释Hadoop的定义，它的核心是一个分布式系统基础架构，用于存储和处理大规模数据集。 2. Hadoop的原理漫画：可能通过漫画这种轻松易懂的方式，讲解Hadoop的工作原理和核心组件，例如HDFS和MapReduce。 3. 技术选型：提供技术选型的参考，帮助读者选择合适的技术栈进行大数据项目的构建。 Hadoop安装 1. Hadoop2.6.2伪分布式安装：介绍如何配置和安装Hadoop 2.6.2版本，以及如何设置单机模式。 2. Hadoop2.6.2完全分布式和Hadoop2.7.2完全分布式安装：讲解Hadoop集群的配置，包括如何搭建一个真正的分布式环境。 3. Hadoop的组件：列出并解释Hadoop生态系统中的主要组件，例如HDFS、YARN、MapReduce。 4. SSH免密钥登录：说明如何配置SSH免密钥登录，便于实现集群内部各个节点的无缝通信。 集群管理工具Ambari 1. Ambari集群安装：介绍如何使用Ambari来管理和配置Hadoop集群，包括如何通过图形界面部署和维护集群。 Hive数据仓库工具 1. Hive的安装：讲解如何安装不同版本的Hive，从入门版本到用于生产环境的稳定版本。 2. Hive的基本使用与导入导出：教会用户如何使用Hive进行数据的导入导出操作，以及如何执行基本的查询。 3. Hive数据类型与文件格式：介绍Hive支持的数据类型和文件格式，帮助用户有效地存储和处理数据。 4. Hive的存储架构与HQL语法：解释Hive的存储架构以及HQL（Hive Query Language）的语法，用户可以编写HQL来执行复杂的查询。 5. Hive的模式设计与事务性：讨论如何设计Hive的模式（schema），以及Hive支持的事务性数据操作。 6. Hive综合案例实战：通过实际案例，帮助用户将理论知识转化为实践操作。 Sqoop数据迁移工具 1. Sqoop的安装与综合案例：解释如何安装Sqoop，以及如何使用Sqoop进行数据库与HDFS之间的数据迁移。 HBase 1. HBase的安装与常用Shell命令：讲述HBase的安装过程和如何通过Shell命令行管理HBase。 2. HBase与传统数据库的区别：比较HBase与传统关系型数据库在设计和功能上的不同。 3. HBase实战：通过实战案例，教授如何使用HBase解决实际问题。 Spark 1. Spark的安装：介绍如何安装Spark，并讨论基于YARN和Mesos两种不同的安装方式。 2. Hadoop与Spark的区别：对比Hadoop和Spark的核心区别，包括它们的设计哲学和适用场景。 CDH与TDH发行版本 1. CDH基于Centos和Ubuntu的安装：解释CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）的安装方法，以及如何在不同的Linux发行版上进行安装。 2. TDH（Tencent Distributed Hadoop）发行版本：介绍腾讯提供的Hadoop发行版本的安装和使用。 数据采集与爬虫技术 介绍如何使用爬虫技术进行数据的采集和预处理。 大数据框架合集 1. 电商网站架构案例：提供一个电商网站的架构案例，展示如何使用大数据技术搭建一个高可用的电商网站。 2. 大数据框架快速开发：介绍基于JFinal开发大数据应用的快速开发方法。 机器学习入门 介绍机器学习的基础知识，包括如何入门和应用在大数据项目中。 其他知识点还包括了数据采集、运维工具的使用、Hadoop相关资源的收集、Hadoop常见问题解答（FAQ）等。 此外，文档中还提供了运维、Centos下的Oracle安装、基于Gradle的项目构建等实用信息，以及数据备份及恢复、监控与诊断等HBase相关的高级知识点。文档附录还提到了POC（Proof of Concept，概念验证）前的准备工作和Hadoop运维技能要求，为读者提供更全面的大数据学习资源。