學習大數據Hadoop需要哪些基礎？

Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平臺，Hadoop平臺主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。

Hadoop平臺目前被行業使用多年，有健全的生態和大量的應用案例，同時Hadoop對硬件的要求比較低，非常適合初學者自學。目前很多商用大數據平臺也是基于Hadoop構建的，所以Hadoop是大數據開發的一個重要內容。

學習Hadoop開發需要有三個基礎知識，下面進行分別介紹：

第一：Linux操作系統知識。通常情況下，Hadoop平臺是構建在Linux系統之上的，所以學習Hadoop首先要學習Linux操作系統的使用。目前比較流行的Linux操作系統包括CentOS和Ubuntu，這兩個Linux系列操作系統有廣泛的應用場景。學習Linux并不復雜，通常情況下可以在虛擬機上完成，很多初學者都是在虛擬機上搭建一個偽分布式集群，然后完成Hadoop實驗。

第二：編程語言。目前在Hadoop平臺下多采用Java和Python來完成程序的編寫，由于Hadoop本身是采用Java語言編寫的，所以在Hadoop平臺下采用Java語言是比較方便的選擇，Hadoop的官方demo往往也是采用Java語言實現的。Python語言由于比較簡單，同時Python有豐富的庫可以使用，所以目前使用Python完成Hadoop平臺的開發也是一個比較常見的選擇。另外，在Spark平臺下Scala也有廣泛的應用。

第三：算法。大數據的核心就是數據價值化的過程，而算法設計則是數據價值化的基礎。因此，大數據平臺的開發離不開算法，要想學習Hadoop開發一定要有一個扎實的算法基礎。

Hadoop平臺自身有非常豐富的開發組件，所以學習Hadoop的過程還是比較漫長的，由于大數據開發有較強的場景特征，所以建議結合具體的場景來完成Hadoop平臺的學習。

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