大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于hadoop命令大全的问题，于是小编就整理了1个相关介绍hadoop命令大全的解答，让我们一起看看吧。

学习大数据都需要掌握什么技术，本人只听过hadoop？

大数据的技能要求

此处我们来说说入门学习需要掌握的基本技能：

1、Java

2、Linux命令

3、HDFS

4、MapReduce

5、 Hadoop

6、Hive

7、ZooKeeper

8、HBase

首先得搭建一个完全分布式集群，可以用vmware虚拟机。入门的话，首先得了解hadoop生态，数据存储hdfs，第一代计算框架mapreduce，资源调度yarn，分布式协调服务zookeeper，辅助工具Common，分布式数据库hbase，数据仓库hive这些必不可少。

然后就是第二代计算框架spark，这里又包含了spark生态圈，数据挖掘spark mlib，数据分析sparkR，数据查询spark sql，实时计算spark straming。这些搞定之后，你就可以成为一个合格的大数据工程师了[呲牙]

大数据技术其实也有很多方向

1.etl方向，主要做数据转换，清冼等，需要掌握的技术etl,如 kettle,informatica,sqoop,datax等等

2.大数据运维方向，需要掌握linux,hadoop,hive,hbase,es等组件的安装运维调优

3.后台开发方向，需要JAVA,PYTHON,熟悉各种大数据组件API

4.前端方向，数据可视化方向，如tableau,quickview,biee,js,vue.js等等

我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，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种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？

HDFS

HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

MapReduce

通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。

MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。

关于Hadoop的使用方式：

感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。

第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。

学习大数据，如果你是零基础的话要学习java和linux,然后才开始学习大数据技术

包括：（HADOOP-HIVE-OOZIE-WEB-SPARK-SCALA-KAFKA-HBASE-PYTHON-FLUME）

当然学习大数据最重要的是要有真实的大数据项目可以实训！

到此，以上就是小编对于hadoop命令大全的问题就介绍到这了，希望介绍关于hadoop命令大全的1点解答对大家有用。