javahadoop

⑴ java跟Hadoop的關系密切嗎

1、從掌握基礎上來說，Java與Hadoop的關系還是挺密切的，因為java的水平好些，學習hadoop更方便些，畢竟hadoop是java開發的，所以具有java基礎的人轉型Hadoop有天然優勢

2、但單從兩者的關系來說，不密切。因為不會java可以學，java的語法還是比較簡單，對java語法熟悉些，看懂hadoop就問題不大。

⑵ 學習hadoop需要java嗎

需要。原因如下:

1.大數據支持很多開發語言，但企業用的最多的還是java，所以並不是完全需要，有其它語言基礎也可以，同時hadoop是由java編寫的，要想深入學習，學習java是有必要的。

2.於此，hadoop一般在工業環境大部分是運行在linux環境下，hadoop是用java實現的。所以最好是熟悉linux環境下編程。至於java做到看得懂比較好，遇到問題可以看看源碼從而找出問題在哪。所以如果你想操作hadoop的話，需要java知識：比如IO流，JDBC之類，更是要重點掌握。

3.其實，如果要進行Hadoop開發領域，那麼編碼知識是必須的。沒有java 或python的知識，你不能成為hadoop開發人員的主人。所以，這完全取決於具體方面。

⑶ 為什麼Hadoop是用Java實現的

我來回答一下：
這個問題等價於Hadoop的創始人為何要使用java！
Hadoop的創始人即Lucene的創始人Doug Cutting，Doug Cutting於2000年開發Lucene，而此時距Java語言的正式推出（1995年）才5年時間，可以想像當時的java語言是多麼新而酷！
根據Doug Cutting的自述，他當時開發軟體的主要目的是賺錢養家，而此時java的諸多新特性，自然獲得了年輕工程師的青睞。
後面的故事大家就知道了，Java開發Lucene大獲成功，後續的Nutch、Hadoop、HBase。。。等等也就順勢而為了。

⑷ java hadoop 與java 有什麼區別

Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
HADOOP是使用JAVA語言來實現的，之所以使用JAVA來實現，主要是因為JAVA社區比較火熱，關注的人也比較多。

⑸ 為什麼Hadoop是用Java實現的

Hadoop的創始人是Doug Cutting， 同時也是著名的基於Java的檢索引擎庫Apache Lucene的創始人。Hadoop本來是用於著名的開源搜索引擎Apache Nutch，而Nutch本身是基於Lucene的，而且也是Lucene的一個子項目。因此Hadoop基於Java就很理所當然了。

⑹ hadoop是java開發的嗎

是的。Hadoop源碼是純Java開發的，但是也可以利用HadoopStreaming這個介面使用其他語言對其MapRece開發。

⑺ java hadoop 與java 有什麼區別

java hadoop是指hadoop用java編寫的，hadoop是分布式計算系統，處理大數據的，而java是一種面向對象的編程語言，沒有可比性，呵呵

⑻ 為什麼Hadoop是用Java實現的

hadoop的實現思想來自與Google對於 數據的處理和計算難題,而hadoop起源於Lucene,
Lucene的目的是為軟體開發人員提供一個簡單易用的工具包，以方便的在目標系統中
實現全文檢索的功能，或者是以此為基礎建立起完整的全文檢索引擎.對於大數據,Lucene也就面臨著和Google相似的問題了,那麼Lucene的創始人Doug Cutting 他就是個java程序員,借鑒了Google的思想,so..

⑼ Hadoop到底是干什麼用的

用途：將單機的工作任務進行分拆，變成協同工作的集群。用以解決日益增加的文件存儲量和數據量瓶頸。

通俗應用解釋：

比如計算一個100M的文本文件中的單詞的個數，這個文本文件有若干行，每行有若干個單詞，每行的單詞與單詞之間都是以空格鍵分開的。對於處理這種100M量級數據的計算任務，把這個100M的文件拷貝到自己的電腦上，然後寫個計算程序就能完成計算。

關鍵技術：

HDFS（Hadoop Distributed File System）：

既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一個獨立的分布式文件系統，是開源免費的大數據處理文件存儲系統。

HDFS是Master和Slave的主從結構（是一種概念模型，將設備分為主設備和從設備，主設備負責分配工作並整合結果，或作為指令的來源；從設備負責完成工作，一般只能和主設備通信）。主要由Name-Node、Secondary NameNode、DataNode構成。

Name-Node：分布式文件系統中的管理者，主要負責管理文件系統的命名空間、集群配置信息和存儲塊的復制等

Secondary NameNode：輔助 NameNode，分擔其工作，緊急情況可以輔助恢復

DataNode：Slave節點，實際存儲數據、執行數據塊的讀寫並匯報存儲信息給NameNode

HDFS客戶端的存儲流程：當客戶需要寫數據時，先在NameNode 上創建文件結構並確定數據塊副本將要寫道哪幾個 datanode ，然後將多個代寫 DataNode 組成一個寫數據管道，保證寫入過程完整統一寫入。

讀取數據時則先通過 NameNode 找到存儲數據塊副本的所有 DataNode ，根據與讀取客戶端距離排序數據塊，然後取最近的。

⑽ hadoop是什麼意思與大數據有什麼關系

一、hadoop是什麼意思？

Hadoop是具體的開源框架，是工具，用來做海量數據的存儲和計算的。

二、hadoop與大數據的關系

首先，大數據本身涉及到一個龐大的技術體系，從學科的角度來看，涉及到數學、統計學和計算機三大學科，同時還涉及到社會學、經濟學、醫學等學科，所以大數據本身的知識量還是非常大的。

從當前大數據領域的產業鏈來看，大數據領域涉及到數據採集、數據存儲、數據分析和數據應用等環節，不同的環節需要採用不同的技術，但是這些環節往往都要依賴於大數據平台，而Hadoop則是當前比較流行的大數據平台之一。

Hadoop平台經過多年的發展已經形成了一個比較完善的生態體系，而且由於Hadoop平台是開源的，所以很多商用的大數據平台也是基於Hadoop搭建的，所以對於初學大數據的技術人員來說，從Hadoop開始學起是不錯的選擇。

當前Hadoop平台的功能正在不斷得到完善，不僅涉及到數據存儲，同時也涉及到數據分析和數據應用，所以對於當前大數據應用開發人員來說，整體的知識結構往往都是圍繞大數據平台來組織的。隨著大數據平台逐漸開始落地到傳統行業領域，大數據技術人員對於大數據平台的依賴程度會越來越高。

當前從事大數據開發的崗位可以分為兩大類，一類是大數據平台開發，這一類崗位往往是研發級崗位，不僅崗位附加值比較高，未來的發展空間也比較大，但是大數據平台開發對於從業者的要求比較高，當前有不少研究生在畢業後會從事大數據平台開發崗位。

另一類是大數據應用開發崗位，這類崗位的工作任務就是基於大數據平台(Hadoop等)來進行行業應用開發，在工業互聯網時代，大數據應用開發崗位的數量還是比較多的，而且大數據應用開發崗位對於從業者的要求也相對比較低。