2024年大数据最新大数据：Hadoop基础常识hive，hbase，MapReduce，Spark(2)，2024年最新看完跪了
cater to both novices seeking foundational knowledge and advanced learners aiming for professional growth within the 3+ years experience bracket, offering comprehensive coverage of over 95% of data science syllabus with a well-organized curriculum.
因为文件数量较多，在此仅用于展示目录结构，并且全套内容涵盖大厂面经、学习笔记、源码讲义以及实战项目等内容，并提供详细的大纲路线和讲解视频，并承诺后续将持续更新中。
Hadoop在处理大数据时候特别需要注意：
1、 非常适合处理超大规模的数据集（TB，PB量级），非常不适合处理大量小文件。
2、 Hadoop一次写入，多次读写。Hadoop不支持随机修改文件。
Hadoop数据处理存在低效响应时间的问题；导致这一现象的主要原因是由于处理的数据规模庞大且采用了分布式架构存储模式；该系统中包括读取和写入操作在内的各种访问类型都需要较长的时间。
Hadoop特点总结：不具备快速响应低延迟数据访问的需求；不擅长以高效的方式处理海量的小型文件；不具备允许多个用户同时执行数据插入操作以及无限制修改任何文件的能力。
Hive
简单说，Hive提供了一种独特的SQL查询机制，使那些熟悉SQL语言的人能够通过编写少量的SQL语句来访问海量数据。利用Hive提供的机制，开发者无需深入理解MapReduce就能完成数据分析。Hive将传统的基于关系型数据库的数据处理方法与分布式文件系统相结合，在这种框架下，用户可以通过编写少量高效的SQL代码来处理大量复杂的数据。
Hbase
Hbase属于一种NoSQL数据库。HBase作为non-relational database，在某些业务场景下具有更高的执行效率。
Yarn
Yarn是分布式集群资源管理框架。
MapReduce的Shuffle
MapReduce在任务结束后会将数据存储到硬盘中。
Hadoop的MapReduce计算模型存在主要问题在于：其核心环节是洗牌过程，在整个洗牌过程中，基于MapReduce计算引擎一般会将处理结果存储在硬盘上而不是内存中进行存储和容错。
Spark是基于MapReduce的发展而来的。 spark项目开发支持Scala语言以及Java语言. 当数据仍处于内存中时 在内存中即可完成计算.
Spark Streaming采用微批量处理机制接收实时数据流。该系统可从Kafka、TCP或者其他通道获取数据，并集成高级功能模块如map、reduce、join以及window等来开发复杂算法进行实时数据分析与处理。最后获得的数据结果能够传输至文件存储系统或者数据库，并通过实时监控界面向用户展示结果信息。
从零基础到3年以上经验的学习者都能找到适合的学习资源；无论是小白还是有一定经验的学习者都能深入掌握相关知识；全面覆盖了大部分大数据相关知识，并且系统性地构建了完整的知识体系。
因为文件数量较多，在此仅对部分目录进行了截图展示，并且整个套装涵盖了头部公司面经、学习笔记、源码解析材料以及实际项目经验等知识框架路线图，并非仅仅停留在表面内容。
，并且后续会持续更新**