cloudera包含♜哪些组件

1、cloudera包含哪些组件

HortonworksHadoop区别于其他的Hadoop发行版(如Cloudera)的根本就在于，Hortonworks的产品均是百分之百开源。

Cloudera有免费版和企业版，企业版只有试用期。apachehadoop则是原生的hadoop。目前在中国流行的是apachehadoop，ClouderaCDH，当然Hortonworks也有用的ApacheAmbari是一个基于web的工具，用于配置、管理和监视ApacheHadoop集群，支持HadoopHDFS,、HadoopMapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，比如heatmaps和查看MapReduce、Pig、Hive应用程序的能力，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断

2、大数据时代，如何提升自己的大数据职业道路

你好，这问题特别好，想提升自己的大数据职业道路。看你想从事大数据研发还是大数据其他岗位。为什么这么说呢？因为要是从事大数据研发，比较其他岗位难度大。前景更好。

我重点讲讲大数据研发需要做什么？让自己职业发展更高，路更宽。做研发，技术才是王道。咱们先来说说要掌握哪些技术。

一、大数据技术对计算机基础知识，Java基础知识要求都很高。计算机基础包括：数据库、计算机组成原理、数据结构、软件工程等知识。这些知识要掌握扎实。Java基础也一样，大数据各个组件都是用Java语言实现的，所以Java基础必须掌握好，还有JavaWeb相关框架，比如Spring-boot,Mybatis等等。

二、大数据生态圈各个组件运行原理和常用操作。核心框架有两个：Hadoop和Spark。Hadoop相关组件包括：Hadoop（Hdfs+MapReduce）、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka、Oozie、Impala、Hue、Zookeeper等。这些组件也是目前大数据技术☣使用最多的。Spark是基于内存计算的引擎，提供大量计算高级引擎库。这里面主要包括：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX五个核心库。前三个库大数据场景下使用比较多，后两个库机器学习，人工智能场景下用的多一些。技术有一定门槛。学习者要有数学基础。如：微积分、离散数学、线性代数、概率论统计等掌握好。

三、大数据应用场景解决方案，这里解决方案不是技术层▧面的PPT讲解。而是在某个场景下，用那个组件在遇到技术难题时怎么解决。比较用Hbase海量数据毫秒级查询。好多公司数据量很大了，应用场景要求实现毫秒级查询。应该怎么解决呢？这种解决方案也是技术核心。

四、行业技术扩展，大数据行业可以扩展到物联网、云计算、人工智能等领域。云计算服务器可以做为大数据集群的物理节点，运用物联网技术产生的数据。大数据技术采集数据到大数据集群中，做数据统计❀，数据分析。长期规划，分析出来的数据可以做人工智能训练标签，提供人工智能分析结果。

总之、大数据职业发展前景一片大好，想从事这方面的人，一定要掌握好基础知识。不断学习，提升自己，还是那句话。技术才是王道。

我从事九年软件研发，六年大☪数据研发工作。大家有问题，可以关注，私信我。谢谢大家！！

3、h base是一种什么数据库

HBase 是 BigTable 的开源 java 版本。是建立在 HDFS 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、 可伸缩、实时读写 NoSQL 的数据库系统。

NoSQL = NO SQL

NoSQL = Not Only SQL

把 NoSQL 数据的原生查询语句 封装成 SQL

HBase Phoenix

以下五点是 HBase 这个 NoSQL 数据库的要点：

① 它介于 nosql 和 RDBMS 之间，仅能通过主键(row key)和主键的 range 来检索数据，仅支 持单行事务(可通过 hive 支持来实现多表 join 等复杂操作)。

② Hbase 查询数据功能很简单， 不支持 join 等复杂操作

③ 不支持复杂的事务（行级的事务）

④ Hbase 中支持的数据类型： byte[]

⑤ 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。

结构化:数据结构字段含义确定,清晰,典型的如数据库中的表结构.

半↕结构化:具有一定结构,但语义不够确定,典型的如 HTML 网页,有些字段是确定的(title), 有些不确定(table)

非结构化:杂乱无章的数据,很难按照一个概念去进行抽取,无规律性

hbase是非关系型数据库，而且它是基于列的而不是基于行的模式。

hbase 全称Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。

hbase利用hadoop hdfs作为其文件存储系统，利用hadoop。

MapReduce来处理hbase中的海量数据、利用zookeeper作为其分布式协同服务。

4、常用的大数据技术有哪些

一、大数据基础阶段大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

二、大数据存储阶段大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。

三、大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

四、大数据实时计算阶段大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

五、大数据数据采集阶段大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。

六、大数据商业实战阶段大数据商业实战阶段需掌握的技术有：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

5、自学JAVA后端和大数据，有什么需要注意

问题的提出很混乱！Java哪有什么前端后端的！？前端后端的说法不要跟Java语言或技术扯到一起！要学习就扎实地吃透Java本身！还“和大数据”？！驾驭语言大数据小数据都是处理对象！最忽悠就是所谓的大数据，信不信这个特别炒作起来的概念两年后就会死掉！数据就就是数据，一个，一组，一堆……的符号而已，被加工的原材料而已。