由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
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Hadoop这个单词本身并没有什么特殊的含义，而只是其作者Doug Cutting孩子的一个棕黄色的大象玩具的名字。
将文件切分成指定大小的数据块，并以多副本的存储在多个机器上。数据切分、多副本、容错等操作对用户是透明的。
昨天，总在投资风口的朱啸虎分享了雕爷的文章--“来，喝了这碗区块链解毒汤！”，并附上了转发语：雕爷这篇文章还是赞的。
学习大数据，核心重点就是对于专业技术的掌握，我们判断一个机构的课程是否具备足够的专业度，也往往是从这些核心技术体系的课程规划来看的。以Hadoop来说，这是大数据学习当中必不可少的部分。今天大数据学习分享，我们来聊聊Hadoop学习路线。
Hadoop这个名字并不是什么具有实际意义的单词，而是Hadoop项目作者的孩子给一个棕黄 色大象玩具的命名
大数据平台的开发环境搭建，我们前面已经说过了，需要搭建Hdfs，Yarn，Spark，HBase，Hive，ZK等等，在开发环境下搭建是用于开发测试的，全部部署在VM 虚拟机里面，小数据量小运算量还可以，数据量运算量一旦上来，虚拟机是玩不转的，这就牵涉到生产环境的Hadoop的生态搭建，难道也需要我们一步一步来搭建吗？ 几台还可以，那么上百台呢？ 难道也需要一台台搭建吗？ 显然不可以，有没有什么好的Hadoop生态的搭建工具呢？ 国外有俩家企业做了这些事，hortonworks公司推出的Ambari+HDP套件 和 Cloudrea公司推出的 CM+CDH 套件，不过这俩家公司 18年底合并了,不过这并不影响我们的使用。 2. CM+CDH介绍 CM是Cloudrea Manager的简称，是Cloudrea 提供的生产环境的Hadoop 生态部署工具，工具套件为CM+CDH,CM负责监控动态管理及部署Hadoop生态服务，CDH里面包含了绝大多数的Hadoop生态中的服务，包含Hdfs，Yarn，ZK，Hive，Hbase，Flume，Sqoop，Spark等。整体上与前面说所得Ambari + HDP类似。 CM+CDH有免费版和收费版，收费版当然功能更加强悍，比如支持回滚，滚动升级，支持Kerberos，SAML/LDAP支持，SNMP支持，自动化备份和灾难恢复，不过在我们看来，免费版已经够我们使用了。 这里简单和Ambari + HDP对已一下，CDH在部署Hadoop生态上，整体与HDP类似，通过WEB端动态部署Hadoop生态， Name Web Server Tools hortonworks Ambari HDP HDP-Util Cloudrea CM CDH CDH-Util CM+CDH套件组成 CM：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 CDH：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 CDH-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 3. CM+CDH 部署
这是来自Spark官网的描述(http://spark.apache.org/)。我们可以看到Spark是对大规模数据处理的一个统一分析引擎。有一种说法是：Spark给Hadoop这头大象插上了翅膀，足以看出Spark处理速度之快。Spark官网中，概括了Spark的几个特点：
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今天再聊聊 Hadoop 生态圈。话说前文已经提到了雅虎硬是用自己的业务把 Hadoop 搞出来了，最后也不知道什么原因把辛辛苦苦地弄出来的 Hadoop 给开源了。于是硅谷的一堆当时还在创业时，现在已经庞然大物的公司拥了上去，把 Hadoop 生态圈搞起来了。
在大数据领域里，Hadoop 是谁都绕不开的话题，它基本上已经成为了事实上的标准，无论是什么企业或者是个人，闭源开始开源，都不得不兼容Hadoop生态圈，即使是谷歌也不例外。虽然谷歌作为大数据领域的鼻祖，手握 GFS 、 MapReduce 和 BigTable 三篇论文（下文称为谷歌的“三驾马车”），秒杀Hadoop生态圈，但是在做谷歌云的时候依然不得不捏着鼻子兼容 Hbase 和 HDFS 的接口。因此，这篇文章就闲聊下 Hadoop 是如何发展壮大的。
Hadoop Common：这是Hadoop的核心组件，包含Hadoop的所有基础库和公共工具。
当下 Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系，只要和海量数据相关的领域，都有 Hadoop 的身影。下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱，详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具。
Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。
一项技术的发展，有自建轮子和抱团取暖两种选择，前者自己从头搭起，后者大家一起合作搞个开源社区。这两者到底哪个比哪个更好，一直都是说不清楚的问题。当然还有拿来主义的原则，拿别人的轮子改头换面叫做自己的轮子的，这种做法不在我们讨论范围内。
计算机领域的很多概念都存在一些传播上的“谬误”。MPP这个概念就是其中之一。它的“谬误”之处在于，明明叫做“Massively Parallel Processing（大规模并行处理）”，却让非常多的人拿它与大规模并行处理领域最著名的开源框架Hadoop相关框架做对比，这实在是让人困惑——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了？很多人在对比两者时，其实并不知道MPP的含义究竟是什么、两者的可比性到底在哪里。实际上，当人们在对比两者时，与其说是对比架构，不如说是对比产品。虽然MPP的原意是“大规模并行处理”，但由于一些历史原因，现在当人们说到MPP架构时，它们实际上指代的是“分布式数据库”，而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。不过由于MPP的字面意思，现实中还是经常有人纠结两者到底有什么联系和区别，两者到底是不是同一个层面的概念。这种概念上的含混不清之所以还在流传，主要是因为不懂技术的人而喜欢这些概念的大有人在，所以也并不在意要去澄清概念。“既然分布式数据库是MPP架构，那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过，作为一个技术人员，还是应该搞清楚两种技术的本质。本文旨在做一些概念上的澄清，并从技术角度论述两者同宗同源且会在未来殊途同归。
最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容，从刚接触时的一片空白，到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”，这个问题好像至今还没好好细想过，可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故，也就没想过这样的一个简单的问题。
在过去三年，Hadoop生态系统已经大范围扩展，很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器，以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版。鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
2006年Apache Hadoop发布，2008年Hadoop成为Apache顶级项目。在那时，中国移动、百度、淘宝等都已经开始使用Hadoop技术。Hadoop现在早已成为Apache软件基金会的
随着科技的发展，我们在网上留下的数据越来越多，大到网上购物、商品交易，小到浏览网页、微信聊天、手机自动记录日常行程等，可以说，在如今的生活里，只要你还在，你就会每时每刻产生数据，但是这些数据能称为大数据么？不，这些还不能称为大数据。那么大数据数据到底是什么呢？
1. Hadoop 介绍、发展简史 文章目录 1. Hadoop 介绍、发展简史 1.1 狭义上Hadoop指的是Apache的一款开源软件。 2.1 Hadoop核心组件 3.1 官网：https://hadoop.apache.org/ 4.1 广义上Hadoop指的是围绕Hadoop打造的大数据生态圈。 5.1 Hadoop发展简史 6.1 总结 2. Hadoop 特性优点、国内外应用 2.1 Hadoop 特性优点 2.1 Hadoop 国外应用 2.2 Hadoop 国内应用 2.3 总结
Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用
大数据发展到现在，提到大数据计算引擎，Spark一定是大家不能忽视的一个。经过这些年来的发展，Spark在大数据行业中的市场占有率也在不断提高，能够自己独立支持集群运，还能够与Hadoop生态集成运行，因此受到大家的广泛欢迎。今天加米谷学院就来为大家来聊一聊，Spark在大数据生态当中的定位。
首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
大数据从概念走向落地，得益于大数据技术的成熟，尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架，为大数据在企业当中的现实落地，提供了稳固的技术支持，而随着大数据的发展，大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。
一、CDH自身组件 1、cloudera-scm-server /etc/cloudera-scm-server/ 2、cloudera-scm-agent /etc/cloudera-scm-agent/ 二、Hadoop生态组件 hadoop组件启动的脚本文件： /etc/alternatives/ hadoop生态组件执行路径： /opt/cloudera/parcels/CDH/bin/ hadoop生态组件依赖包路径： /opt/cloudera/parcel
在开发人员开发Hadoop以克服大数据带来的挑战之后的10年间，这些技术的生态系统在不断发展壮大。Apache软件基金会下面有众多的开源大数据技术项目。本文介绍一些重要项目，并顺便了解几个新兴项目。
Other Hadoop-related projects at Apache include:
集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成，历届的中国大数据技术大会（BDTC）已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。 2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的2014中国大数据
大家好，我是ABC_123。本期分享一个之前做过的针对某物联网云平台的渗透测试案例，包括了对Hadoop生态系统的内网横向过程，由于内网很多都是Yarn、MapReduce、Spark、HDFS、Ambari、Hortonworks这些组件，平时很少遇到，由此开始了长达3个月的断断续续地一边学习，一边研究的历程。
近日，Hadoop 领域发生几件不太美好的事情，先是 MapR 宣布如果无法获得新的投资，就必须要裁员百余人，并关闭硅谷总部，再是 Cloudera 股价暴跌 43%，估值缩水。
近日，在Apache Hadoop社区主导及邀请下，腾讯开源、腾讯大数据、腾讯云联合承办了Hadoop技术社区在中国的首次Meetup。围绕Hadoop技术实践，来自腾讯、Cloudera、京东、小米、阿里、滴滴、华为、字节跳动的多位嘉宾参与了分享讨论。 腾讯开源运营负责人王春雨表示：“中国企业的参与是开源生态建设不可或缺的一部分。腾讯作为国内开源的先行者，将持续投入社区协同合作，以开放的心态，推动更多开源社区之间的交流对话，助力技术生态发展。” Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系
随着技术快速更迭，“技术过时”成为程序员心里的一大隐患，谁也不想辛辛苦苦地学好了技术后却发现无用武之地，简直有种写好的代码被别人篡改了的心情……
近日，在Apache Hadoop社区主导及邀请下，腾讯开源、腾讯大数据、腾讯云联合承办了Hadoop技术社区在中国的首次Meetup。围绕Hadoop技术实践，来自腾讯、Cloudera、京东、小米、阿里、滴滴、华为、字节跳动的多位嘉宾参与了分享讨论。 腾讯开源运营负责人王春雨表示：“中国企业的参与是开源生态建设不可或缺的一部分。腾讯作为国内开源的先行者，将持续投入社区协同合作，以开放的心态，推动更多开源社区之间的交流对话，助力技术生态发展。” Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基
现在人们谈论大数据，常常会从新世纪的谷歌三篇论文开始，其实大数据这词很早就出现了。早在1980年，美国未来学家托夫勒的著作《第三次浪潮》中就提到了大数据，并且判断：大数据将是人类第三次信息化革命浪潮中的华彩乐章。当然，那个时代的大数据只是专家学者笔下一个名词，和现代人们生活、工作息息相关的大数据技术还有很大差距。
从Elasticsearch 到大名鼎鼎的ELK 三件套，从ELK 到Elastic Stack 生态，ES 的生态发展越来越完善，应用领域也越来越宽广。
docker最近一年可真是火，不过刚好看到下面这篇文章，觉得还是很有道理的。转载过来研读并思考一下，转载自这里。
The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models.
Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装，它需要基本的HBase理解，在某种程度上，还需要理解它原生的调用行为。了解其他Hadoop生态系统组件以及HBase，将有助于更好地理解大数据领域，并利用Phoenix及其最佳可用特性。在本章中，我们将概述这些组件及其在生态系统中的位置。
1. Spark在Hadoop生态体系中的作用 Headoop生态体系： hdfs：文件存储 zookeeper：节点协调 mapreduce/hive：计算，其中hive是为了解决mapreduce编程复杂的问题 hbase：实时增删改查 storm：流处理 mahout ：机器学习 其他工具 而Spark的出现就是为了解决MapReduce计算缓慢的问题： Spark 需要替换掉Hadoop生态体系中计算部分： 1.1 能计算实施批处理 mapreduce RDD 1.2 交互式查询 hbase
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
技术永无止境，因此，技术专业人员也不应停止进步。如果您想成长，则需要不断更新自我，以领先于日益增长的竞争。因此，确定您所在领域的热点，分析最新趋势，以识别技术领域不断增长的细分市场，然后继续前进。
已经出过HDFS和MapReduce系列博客的小菌突发奇想,想拿一篇博客好好介绍一下它们的"老大哥"——Hadoop。为什么这么说,相信看完下面的内容你就知道了!
招募贴：Hadoop专业解决方案招募义务翻译人员，英文原著名称：《Wrox.Professional.Hadoop.Solutions》。愿意参与到此项工作中来的请加群：313702010
各种博客文章、杂志投稿中，“Hadoop已死”的说法死灰复燃，且又开始甚嚣尘上。近年来，Cloudera不再满足于Hadoop开源平台的身份，转而以企业数据公司的身份进行营销。如今，Cloudera已经进入企业数据云市场：混合云/多云服务，统一的安全体系和管理，多功能分析——都得益于Hadoop的开源服务。
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