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大数据和Hadoop什么关系？为什么大数据要学习Hadoop？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。
从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据***集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要***用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。
Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系，而且由于Hadoop平台是开源的，所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的，所以对于初学大数据的技术人员来说，从Hadoop开始学起是不错的选择。
当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善，不仅涉及到数据存储，同时也涉及到数据分析和数据应用，所以对于当前大数据应用开发人员来说，整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统领域，大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。
当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类，一类是大数据平台开发，这一类岗位往往是研发级岗位，不仅岗位附加值比较高，未来的发展空间也比较大，但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高，当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。
另一类是大数据应用开发岗位，这类岗位的工作任务就是基于大数据平台（Hadoop等）来进行行业应用开发，在工业互联网时代，大数据应用开发岗位的数量还是比较多的，而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据是一技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，是用java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。
广义上讲，大数据是时代发展和技术进步的产物。Hadoop只是一种处理大数据的技术手段。
hadoop可以说是大数据领域最早的处理框架了，起初仅包含了海量数据的存储HDFS，海量数据的处理MapReduce，分别是基于谷歌的两篇论文实现的，可以说hadoop是大数据开发的基础。其底层一些设计思想也影响后来几代大数据开发框架，像Spark就是为了解决Hadoop的MapReduce执行速度而诞生的，要想学习Spark、Flink，首先也是要学习Hadoop体系的。另外Hadoop体系的HDFS、Yarn等也在Spark集群、Flink集群有着广泛的应用。
首先呢？要知道什么是大数据
Hadoop是由Java语言编写的，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开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统：引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。
MapReduce是一个分布式计算框架：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。
我讲了这么多，Hadoop就是处理大数据其中的技术
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节。
Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，是用J***a语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。
由于Hadoop是一个开源的大数据系统平台，所以你们听得最多。除了Hadoop平台外，还有其他系统平台。
所以，大数据不等于Hadoop，大数据与Hadoop也不是包含关系。
大数据和Hadoop什么关系？
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零基础学大数据现实吗？
如果没有任何基础的话，至少得半年差不多，作为一门交叉复合型学科，大数据学习内容庞杂，不同就业f方向，学习内容不同，但大多数人只要是认真学了的效果都不会太糟糕，还是比较好的，这就更学生的自身还有老师有很大关系了，所以需要自己慎重选择，所以想要学好大数据是需要很多时间跟精力的。其实想要学好大数据[_a***_]以下几点还是能胜任大数据的工作的：第一就是 要产生兴趣，不管是自学还是培训机构学习，学习掌握的程度是你对他有没有深入的揣摩，跟理解。如果是在培训结构就还好，有老师解答，遇到的问题都可以解答。
谢邀
最近大数据也是非常火的，所以很多人都想去学习，我觉得你在去进行培训之前，需要先考虑几个问题。当你真的了解清楚之后，再去考虑需不需要去培训。很多培训机构在招人的时候，都会列举各种优秀的毕业生去哪家哪家企业工作了，年薪几十万啊。在面临这种情况的时候，千万要hold住，毕竟这些人不代表所有人。考虑清楚下面几个问题在做决定也不迟。不然到时候别花了钱，也没学到什么，最后还找不到工作。
一、了解培训机构大数据的方向
大数据相关的岗位很多，包括数据分析师、数据架构师、大数据工程师、数据仓库管理员、数据库管理员、商业智能分析员、数据库开发员、机器学习相关岗位等。岗位不同需要掌握的知识和学习的难度也不同，所以在培训之前一定要问清楚培训机构，学习的课程有哪些以及学习完之后的就业方向，看看是不是自己喜欢的方向。
二、思考自己是否适合这个岗位
在了解就业的方向和职责之后，接下来需要思考是否真的是自己喜欢的。可能很多人在培训之前也不会去考虑或者来不及考虑自己是否真的喜欢这个岗位，导致很多人在学习之后才发现自己根本不喜欢这个岗位，缺乏热情可能会阻碍你在这个方向上走的更远。最后可能只是浪费了时间和金钱。
写在最后的话，当你真的决定去参加培训之后，记得一定要多敲代码。可以自己买一些相关书籍和找一下相关的视频教程，利用空闲时间好好学习，这也是为你以后的程序员生活养成一个良好习惯。作为程序员，还是不要停止为自己充电，只有这样你才能走的更远。
不清楚你是想学大数据的什么内容。
如果你是想学大数据的分析能力，那么无论什么时候都不会晚，目前大数据除了做精妙算法外，其实还是有很多应用领域的工作，比如根据已有算法用代码实现。
你可以从python编程开始，逐渐深入学习使用，了解些数据库的相关知识，比如mysql,hadoop,hbase.等有了这些基础知识。我想就开启了大数据的大门。
零基础学习大数据技术还是比较靠谱的，学习这件事情况对于任何人来说都是比较靠谱的一件事情。至于现不现实这个还要根据你个人的情况进行分析，你选择学习大数据的目的是什么。如果是为了就业找工作的话，那么你必须要有大专以上的学历，并且年龄也不能太小也不能太大，最好是在20-30岁之间。
如果，这些基础的条件都不能够达到的话，那么零基础学习大数据是不太现实的一件事情，毕竟学习是为了实现就业的。
如果，你只是为了个人的兴趣爱好的话，那就无所谓了。零基础学习也是很现实的一件事情，毕竟每一个知识体系的学习都是需要从零开始。
当然，如果满足基础条件的话，学习基本上的没有问题的，现在市面上专业的大数据培训机构大多数设置的课程都是针对零基础的学员的。所以，大家也不用担心自己零基础学不懂，只要课上认真的跟着老师去学习，不懂的及时提问，课下和同学多加交流，努力去学习，基本上通过半年的大数据培训学习就可以达到自己想要的效果。
我也是零基础学习大数据吧，只要你对它感兴趣，还可以吃苦耐劳，一定可以学的会，加油吧，我当时找工作时，找了好久，因为这个行业要求学历高，不要硕士就是研究生，挥着985高校，211高校的，一本以上。不过你有工作经验了肯定就好找啦。我大概给你说一下我的学习经历吧。
我刚开始学习接触编程时，是接触的C语言，然后是C++，后来就是J***a。当我第一次接触J***a时，就深深地爱上了它，因为它简单，易懂。之后接触J***aWeb，开始学些开发后端的技术。那时大数据也比较火热，再加上自己本身就是数学出生，大数据对我来说就是一个很好的选择啦。
慢慢地我就开始接触大数据，从J***aSE学起，接着学习Linux系统，其中Linux中有CentOS和ubuntu，这两者个人觉得都好用。接着学习地就是Hadoop，它包括两大块HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架），虽说MapReduce现在
用的少了，但是学习它之后，对你以后学习更好的并行计算框架来说有很多的好处。接着就可以学习数据仓库Hive，Hive的底层实现其实就是MapReduce，它使用的sql语言叫做HQL，之前学过MySQL数据库的话，很容易上手，但是想更深的了解Hive的话，还需学习MapReduce，Hive它用于OLAP，不支持事务性。接着再学习HBase面向列族的分布式数据库，它支持事务操作，但是在实践中个人感觉不太好使。它是架在Hadoop之上的数据库，适用于随机访问，实时读写。然而有了大量的数据之后，如何更好的把来源不同的数据导入到自己想要用的数据库中呢，可以使用Sqoop，个人认为它简单好用，方便。
接下来就可以学习Flume，它是一个分布式的收集日志的框架，可以处理很多种类型的文件。接着就学习Kafka，它是一个消息发布订阅实时处理系统。具有高吞吐量的能力。接着可以学习Strom ，实时的流计算框架。可以高速的攫取数据，可以执行各种数据的并行计算。接下来就可以学习Spark，Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等组成，可以解决Batch Processing、Stream Processing、Ad-hocQuery（即席查询）等三大核心问题。Spark确实相比于MapReduce来说要快很多，毕竟它是基于内存计算的框架。
接下来还可以学习数据分析，数据挖掘，机器学习等相关的知识。
现在我就开始解读一下什么是大数据？
大数据顾名思义就是数据量很大,大到什么级别吗？它不是几兆，不是几个GB,而是几百GB,几个TB,几个PB，达到传统的数据库根本承受不了，现在一般都是用Hadoop技术，Hive技术，Spark技术等处理。
那么大数据的特征有哪些呢？有4点
到此，以上就是小编对于硅谷核心编程map教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于硅谷核心编程map教程的2点解答对大家有用。
