hadoop具体学习内容
大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2020大数据学习路线图：
学习大数据Hadoop需要哪些基础？
我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
另一种是只使用MapReduce类型。毕竟现在是Cloud时代，比如AWS的Elastic MapReduce。这种是把数据存在别的更便宜的地方，比如s3，自己的data center， sql database等等，需要分析数据的时候开启一个Hadoop Cluster，Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就关掉。不用自己做Admin的工作，方便简洁。
所以个人如果要学Hadoop的话我也建议第二种，AWS有免费试用时间（但是EMR并不免费，所以不要建了几千个Node一个月后发现破产了），可以在这上面学习。更重要的是你可以尝试各种不同的配置对于任务的影响，比如不同的版本，不同的container size，memory大小等等，这对于学习Spark非常有帮助。
总的来说Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。
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