学习hadoop对大数据有什么作用（清华毕业大佬用十年大数据工作和教授经验）
首先呢，给大家介绍一下Hadoop的概念，优点和核心架构。
概念Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
优点介绍- Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
- Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
- Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
- Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
它主要有以下几个优点：
- 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
- 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
- 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
- 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
- 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C 。
hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。[1]
核心架构
Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
马云曾说过：“未来最大的资源就是数据，不参与大数据十年后一定会后悔！”
Hadoop 最早诞生于 2006 年，并在 2008 年成为 Apache 顶级项目，起初，Hadoop在中国基本没有人注意到它，直到2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，因为能够高效地处理大数据，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的庞大市场，继而成为大数据开发的标准。
不仅如此，它还孕育了包括 HBase、Hive、ZooKeeper 等一系列知名 Apache 顶级项目，而这些项目一开始都是以 Apache Hadoop 子项目的形式在社区运作并为开发者熟知的。
Hadoop至今已经发展14年了，在许多国内外企业的大数据平台中，Hadoop生态的各类组件都占据了相当大的比例，然而，在很多开发者眼里，Hadoop复杂且难以掌握。
因此，在许多社交论坛上，经常可以看到许多Java、安卓开发者都在问怎样学习Hadoop大数据？
对于开发者提出这个疑问呢，清华毕业大佬给大家梳理的Hadoop的学习路线：
- hadoop-HDFS理论基础读写流程；
- hadoop-HDFS集群搭建-伪分布式模式；
- hadoop-HDFS集群搭建-HA模式概念；
- hadoop-HDFS集群搭建-HA模式验证；
- hadoop-HDFS权限、企业级搭建；
- hadoop-MapReduce原理精讲、轻松入门；
- hadoop-MapReduce调度原理，Yarn原理；
- hadoop-MapReduce-Yarn集群搭建、idea开发MR的WC程序；
- hadoop-MapReduce作业提交方式、源码-客户端提交源码；
- hadoop-MapReduce源码-MapTask-input源码精讲；
- hadoop-MapReduce源码-MapTask-output和ReduceTask精讲；
- hadoop-MapReduce开发-分组取TopN-API精炼；
- hadoop-MapReduce开发-推荐系统-大数据思维模式；
从上面不难看出，大佬把Hadoop总共分为14个大点，其实呢这14个大点里面又分为很多的小知识点，小编把这些小知识点组合成了Hadoop200集视频，希望大家能够喜欢。
最后呢，给大家都赠送一波2019年最新的BAT的大数据25道面试题，也希望大家能够喜欢。
你以为除了208集视频和面试题就结束了？小编告诉你还没有，这里还有Hadoop书籍供你学习。
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