2012年5月 Oracle大版内专家分月排行榜第三
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hadoop培训哪个机构好
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。&Hadoop（MapReduce&HDFS）
1.学习目的（前言）
　　在从业了六年IT生涯里，做个实施顾问、业务顾问、BA需求分析师、项目经理，现在重新定位自己，在新公司做起了开发顾问，虽然经历过很多转折、跨度也有点大。但是抓住了机会，开始接触大数据行业了。虽然目前工作中的都是使用Hive SQL进行开发，没有涉及太多真正大数据的东西，但是觉得学习大数据还是很有必要，所以利用项目的空余时间对Hadoop进行了学习整理，内容可能对于现在的Hadoop来说已经有点过时了，但是我觉得老知识还是根基，于是便有了以下的文章，用于以后自己备忘和要学习Hadoop的小伙伴一起学习进步。
2.Hadoop核心思想
　　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个平台，其核心部件是HDFS与MapReduce
　　HDFS是一个分布式文件系统：传统文件系统的硬盘寻址慢，通过引入存放文件信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode进行串接。对数据系统进行分布式储存读取。
　　MapReduce是一个计算框架：MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分（Map计算\Reduce计算）再根据任务调度器（JobTracker）对任务进行分布式计算。
3.HDFS文件系统和MapReduce计算框架在Hadoop生态圈中的应用
　　HDFS负责Hadoop生态圈的数据存取工作
　　MapReduce负责Hadoop生态圈的数据运算工作
　　Hadoop生态圈使用HDFS文件系统进行存取数据，数据被分散的保存在集群的各个服务器上，在计算数据时使用MapReduce结合HDFS进行逻辑运算取出数据。
4.Master/Slave的架构理念
　　Hadoop使用（Master/Slave）主从架构进行分布式储存和分布式计算。Master负责分配和管理任务，Slave负责实际执行任务。
　　MapReduce中装载有JobTracker的服务器负责进行Master任务，装载有TaskTracker的服务器负责进行Slave任务。
　　HDFS中装载有Namenode的服务器负责进行Master任务，装载有Datanode的服务器负责进行Slave任务。
5.HDFS&MapReduce的设计思路
　　HDFS：
　　　　将文件进行切块处理，再通过文件信息服务器Namenode存放切块的文件信息存放地址，实际存放数据的服务器Datanode存在切块后的数据。
　　　　系统默认：每个片块大小为64M，以保证寻址速度；数据会写入3个Datanode中，以保证更高的容错性；
　　　　HDFS还设计了Secondary Namenode来更新Namenode，以避免日志文件过大
　　　　HDFS Client帮助Namenode对写入读取数据进行预处理，进行文件的分块与发送读取操作。Namenode负责为数据任务寻址
　　MapReduce：
　　　　通过JobClient生成任务运行文件，并在JobTracker进行调度指派TaskTracker完成任务。
　　　　JobTracker分为把任务文件进行分解并派送到TaskTracker的程序JobinProgress和执行调度器的TaskScheduler
　　　　JobinProgress把作业分解成Map计算和Reduce计算并放置到TaskTracker服务器中
6.HDFS&MapReduce组件介绍
　　HDFS：
　　　　Namenode(Master)：管理着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息
　　　　Namespace image:记录每个文件的存在位置信息
　　　　Edit log:记录每个文件的位置移动信息
　　　　Datanode(Slave)：记录着服务器内所储存的数据块的列表
　　　　Secondary Namenode：更新并备份Namenode
　　　　HDFS Client：进行文件的分块与文件的发送读取
　　MapReduce：
　　　　JobClient:用于把用户的作业任务生成Job的运行包，并存放到HDFS中。
　　　　JobinProgress：把Job运行包分解成MapTask和ReduceTask并存放于TaskTracker中
　　　　JobTracker(Master)：进行调度管理TaskTracker执行任务
　　　　TaskTracker(Slave)：执行分配下来的Map计算或Reduce计算任务
7.Hadoop运行机制
　　HDFS：
　　　　Namenode使用镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)对数据进行记录。（保存在缓存和磁盘中）
　　　　Secondary Namenode进行更新时的操作：
　　　　　　1.在Namenode创建一个新的操作日志，将新的操作记录写入到新的操作日志中；
　　　　　　2.将Namenode的镜像文件和操作日志拷贝到Secondary Namenode中；
　　　　　　3.在Secondary Namenode中读取镜像文件到内存，并执行日志文件中的所有操作，生产新的镜像文件；
　　　　　　4.把Secondary Namenode中创建的镜像文件拷贝到Namenode中；
　　　　　　5.Namenode中使用新的镜像文件和操作日志替代原来的文件；
　　存数据：
　　　　　　1.HDFS Client对文件分块并向Namenode发送写数据请求
　　　　　　2.Namenode把block信息记录下来，并返回可写入的Datanode
　　　　　　3.HDFS Client向指定的Datanode传送数据
　　　　　　4.传送成功后，Datanode会向Namenode和HDFS Client发送成功通知
　　读数据：
　　　　　　1.HDFS Client从Namenode中获取文件块的位置
　　　　　　2.HDFS Client根据Namenode返回的文件信息去Datanode相关位置中读取
　　MapReduce：
　　　　通过JobClient把用户的作业任务转换成job.xml、job.jar、job.split，适合JobTracker执行的文件
　　　　　　1.job.xml文件记录了Job的详细配置信息
　　　　　　2.job.jar保存了用户定义的关于job的map、reduce操纵
　　　　　　3.job.split保存了job任务的切片信息
　　　　JobClient会为作业向JobTracker申请Jobid，并以Jobid命名把xml、jar、split文件放置进HDFS中
　　　　JobinProgress会把JobClient创建的Job拷贝到JobTracker本地文件系统，并创建JobStatus和Job的mapTask、reduceTask队列来跟踪Job的状态信息。
　　　　JobTracker默认执行一下调度法则
　　　　　　1.先进先出：集群内的资源统一进行使用，执行先进队列先执行的原则。
　　　　　　2.公平调度：按用户分配集群内的资源，每个用户只能在指定的资源内运行调度。
　　　　　　3.队列调度：可以设置多个队列，每个队列都可以进行置顶的资源调度
　　　　TaskTracker向JobTracker发送心跳报告及执行命令
8.MapReduce集群的配置
服务器 　　　　守护进程 & & & & 　　　　　　&　说明&&&&&
server1 　　　namenode　　　　　　　　　&&namenode节点&&&&
server2 　　　jobtracker & & &
& & &　　　　 &&&&任务主节点&&&&&&
server3 　　　secondary namenode 　　　　secondary namenode
dserver1 　&　datanode tasktracker　　 　　数据节点&
dserver2 　&　datanode tasktracker　　　　 数据节点
dsdrver3　&　 datanode tasktracker 　　　　数据节点&
　　在写这篇文章的时候，知识点不断在更新（ps:甚至大v们对同一个事情的理解也有不太一致的地方，再ps：上述文章内容完全是小粉的个人理解），甚至连文章架构也改了很多次。但是对于学习来说，我觉得这个是一件好事儿，建议也在学习hadoop的小伙伴也可以对自己的知识进行整理学习，有自己的理解。
参考网址：
MapReduce:
阅读(...) 评论()当前位置：
> &【图】上海hadoop实战培训班（基
上海hadoop实战培训班（基
课程价格：5800 5800
授课对象：此课程面向企业软件工程师、数据库工程师、以及对Hadoop开发感兴趣的各类技术人员。
授课时间：2015年
上课班制：其它班
课程类型：公开课讲座
授课地址：中培会议中心
授课学校：
我从6318招生网上看到该课程的电话，我想问...
为响应工业和信息化部信息化高端人才培养的号召,中国信息化中心（中培）特推出了Hadoop技术架构课程班，希望通过专业的Hadoop技术架构体系与业界真实案例来全面提高大数据工程师、设计人员的工作水平，旨在培养专业Hadoop技术架构专家，更好地服务于大数据开发。
中培-hadoop权威以下是详细内容：
课程：大数据Hadoop开发实践班
公开课时间、城市：
2015年3月28日-3月30日
2015年4月17日-4月19日
2015年5月16日-5月18日
2015年6月28日-6月30日
2015年7月24日-7月26日
2015年下半年：
……长期开班，可做内训
联系人：倪闯老师 手机：
电话：010-&
hadoop实战对象：
需要使用Apache
Hadoop来开发功能强大的数据分析应用的程序开发人员；Hadoop项目规划的咨询师；需要快速掌握Hadoop周边组件开发的人员；需要掌握Java、Linux。
hadoop实战师资：
大数据专家。在电信、电力、金融行业从事Java开发和架构设计的工作；资深云计算研发工程师。作为项目的主要成员和负责人参与并领导完成了多个大型复杂项目，并成功应用于行业解决方案，如海量数据匹配系统、电力行业实时数据采集分析系统等。
钟运琴 任职于某研究所，中国科计算技术研究所攻读计算机系统结构博士学位。从 2008 年 12 月起，主要从事云计算和大规模数据管理方面的研究，精通云计算平台和大规模管理系统内部实现细节，包括Hadoop、键值存储系统（KVS） 、NoSQL
(HBase、Cassandra、Membase/
Memcached)和数据仓库(HIVE)。
hadoop实战证书:
本课程颁发证书，证书查询：中国信息化中心
中国信息化中心颁发的《大数据Hadoop开发高级架构师》证书。
证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
hadoop实战费用
5800 元/人（含费、考试费、证书费、资料费、午餐）
食宿统一安排，费用自理。（请学员带一寸彩照2张―背面注明姓名，身份证复印件一张）。
HADOOP开发内容:
一、Hadoop入门，了解什么是hadoop
二、分布式文件系统HDFS，是管理员的基础课程
三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程
四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程
五、Hadoop集群与管理，是管理员的高级课程
六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架
七、HBase基础知识，面向列的实时分布式
八、HBase集群及其管理
九、HBase客户端
十、Pig基础知识，进行hadoop计算的另一种框架
十一、Hive，使用sql进行计算的hadoop框架
十二、Sqoop，hadoop与rdbms进行数据转换的框架
十三、大数据实战
性别：男 女
固定电话：
手机号码：
联系地址：
其它说明：Hadoop对于大数据开发来讲是最主要的应用，长此以往造成Hadoop成了大数据的代名词，但是最近发生了一些事情造成不小的影响，下面我们一起来盘点关于Hadoop目前发展趋势来做一个分析吧。
早在2012年，知名媒体SiliconANGLE就针对Twitter平台上的大数据专业人士做了一项调查。调查结果显示：这些专业人士日常谈论NoSQL等技术(如MongoDB)的次数要远多于Hadoop。这表明，至少在数据科学家的群体中，用Hadoop代指大数据似乎并不准确。
不过，在大部分人的印象中，Hadoop目前已经是大数据行业最重要的技术之一，是构建今天的常见数据库的基础。不但如此，Hadoop还在其他一些领域积极拓展着自己的应用范畴，例如仓储系统等。
1、Hadoop是否正失去市场
然而令人惊讶的是，最近行业里开始传出一种声音：Hadoop的市场占有率已经出现了明显的停滞不前。甚至IBM的大数据宣传人员JamesKobielus还公开表示：“Hadoop在大数据领域的颓势比我预期的还要严重。”
要明确Hadoop究竟为什么会停滞不前，似乎很复杂，但这种说法也可能是大数据行业里一种比较常见的现象。据Gartner在2015年的研究显示，市场上有高达54%的公司并没有投资Hadoop的打算，而44%的公司已经或计划在未来两年内采用Hadoop。这些数字在不同人看来可能会得到不同的结论：有些人会认为这意味着Hadoop在进一步的扩张，但同时也会有人认为Hadoop已经显出了颓势。
2、2017年Hadoop发展趋势
与此同时，调查还显示：在那些没有投资的人中，有49%的人正在努力学习怎样行之有效地利用Hadoop为企业创造更多价值，另外还有高达57%的人表示并非他们不想，但技能差距(skillsgap)是主要障碍，而且这种差距无法在短期内缩小。该结论与另一项关于Hadoop的调查相一致：在2014年中期，大约有0.061%的招聘广告中出现了“HadoopTesting”，然后该数字在2016年末又上升到0.087%，在18个月内增长了大约43%。
上述事实或许可以表明：单纯从Hadoop的市场占有率来推断其发展态势似乎有些片面了，因为还有许多公司并非不想采用Hadoop，只是他们发现很难利用现有的技术团队充分挖掘Hadoop的应用价值，实际上，他们只是需要更多的专业知识。
另一个值得关注的因素是数据量。Hadoop是专门针对海量数据而设计的，就像一位数据科学大牛之前在KDNuggets网站的文章中所描述的那样：如果你的企业中没有海量的数据，那就不需要Hadoop。这也是为什么许多公司对他们只有2TB到10TB的Hadoop集群感到失望的原因，因为Hadoop技术在这样的数据储量下根本无法发挥其最大的价值。
还有一个不容忽视的现象是：目前有大量的公司其实并没有足够的数据量来推动Hadoop发挥其应有的效力，但是为了充门面、赶潮流还是采用了Hadoop框架。然后经过几年的实践，与真正懂行的数据科学家们共事之后，才最终意识到，以他们的数据积累，其实存在着比Hadoop更简单、更合适的技术选择。
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