Ⅰ 目前hadoop大數據的視頻教程誰講的比較好

在學習大數據，教材比較容易找hadoop權威指南就可以，大家一件比較統一。但是視專頻教程比較多，也沒看到有公屬認比較突出的。所以我決定一點點看並把感想分享在這里。
1，馬士兵老師的Hadoop教程以及相關大數據教程
我剛看完，實在斗魚直播上進行的，所以含有大量冗餘。但是作為入門教程是十分合適的。首先因為馬士兵老師是個明白人，說話都准確干練，入門的思路也很簡單。
看完這個教程可以搭建一個集群環境，並且進行文件上傳管理，一個maprece的例子。學完應該對HDFS,MapRece,Yarn三個主要模塊有個比較清晰的認識。
2，尚學堂肖斌的hadoop100課，正在看
目前感覺比較啰嗦，也不是沒用，只是不太適合我。重點不夠精煉，看完之後在做評價。

Ⅱ 大數據與Hadoop之間是什麼關系

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳回輸、存儲、答安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

大數據技術的三個重點：Hadoop、spark、storm。Hadoop本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前常見的大數據支撐性平台，Hadoop平台提供了分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapRece）、任務調度（YARN）、對象存儲（Ozone）和組件支撐服務（Common）。

Ⅲ 大數據遷移

大數據遷移和數據遷移兩回事情。對於一個數據遷移，參考一樓回答，熱數據肯定不會有遷移，這個需要一個判斷策略，這里遷移的一般來說是冷數據。應該不叫遷移啦，應該是歸檔。不過歸檔就是一種遷移。
大數據本來不同於大量的數據，那麼在批量遷移的過程中需要的策略和數據遷移完全的不一樣。大數據在做熱冷策略下做遷移，這樣的遷移是被動的。主動的遷移那就是個項目，需要根據現場的情況，根據結構性和半結構還有非結構性數據的特點來做主動遷移。

Ⅳ mysql 將數據遷移到大數據平台分布式文件系統，用什麼工具合適

在我看來，一個完整的大數據平台應該提供離線計算、即席查詢、實時計算、實時查詢這幾個方面的功能。
hadoop、spark、storm 無論哪一個，單獨不可能完成上面的所有功能。
hadoop+spark+hive是一個很不錯的選擇.hadoop的HDFS毋庸置疑是分布式文件系統的解決方案，解決存儲問題；hadoop maprece、hive、spark application、sparkSQL解決的是離線計算和即席查詢的問題；spark streaming解決的是實時計算問題；另外，還需要HBase或者Redis等NOSQL技術來解決實時查詢的問題；
除了這些，大數據平台中必不可少的需要任務調度系統和數據交換工具；
任務調度系統解決所有大數據平台中的任務調度與監控；數據交換工具解決其他數據源與HDFS之間的數據傳輸，比如：資料庫到HDFS、HDFS到資料庫等等。

Ⅳ 大數據是什麼大數據和Hadoop之間有什麼聯系

大數據在近些年來越來越火熱，人們在提到大數據遇到了很多相關概念上的問題，比如雲計算、 Hadoop等等。那麼，大數據是什麼、Hadoop是什麼，大數據和Hadoop有什麼關系呢？
大數據概念早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒提出的概念。2009年美國互聯網數據中心證實大數據時代的來臨。隨著谷歌MapRece和 GoogleFile System （GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。目前定義：大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具在合理時間內獲取、管理、處理、並整理為幫助企業經營決策。
大數據目前分為四大塊：大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用。其中雲計算是屬於大數據技術的范疇，是一種通過Internet以服務 的方式提供動態可伸縮的虛擬化的資源的計算模式。那麼這種計算模式如何實現呢，Hadoop的來臨解決了這個問題，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一個開源項目，它是一個對大量數據進行分布式處理的軟體架構，在這個架構下組織的成員HDFS（Hadoop分布式文件系統），MapRece、 Hbase 、Zookeeper（一個針對大型分布式系統的可靠協調系統），hive（基於Hadoop的一個數據倉庫工具）等。
1.雲計算屬於大數據中的大數據技術范疇。
2.雲計算包含大數據。
3.雲和大數據是兩個領域。
雲計算是指利用由大量計算節點構成的可動態調整的虛擬化計算資源，通過並行化和分布式計算技術，實現業務質量的可控的大數據處理的計算技術。而作為雲計算技術中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性贏得了市場的認可。Hadoop項目名稱來源於創立者Doung Cutting兒子的一個玩具，一頭黃色的大象。

Hadoop項目的目標是建立一個可擴展開源軟體框架，能夠對大數據進行可靠的分布式處理。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapRece為海量的數據提供了計算。HDFS是一個分布式文件系統，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特點。MapRece是一個變成模型和軟體框架。
簡單理解，Hadoop是一個開源的大數據分析軟體，或者說編程模式。它是通過分布式的方式處理大數據的，因為開元的原因現在很多的企業或多或少的在運用hadoop的技術來解決一些大數據的問題，在數據倉庫方面hadoop是非常強大的。但在數據集市以及實時的分析展現層面，hadoop也有著明顯的不足，現在一個比較好的解決方案是架設hadoop的數據倉庫而數據集市以及實時分析展現層面使用永洪科技的大數據產品，能夠很好地解決hadoop的分時間長以及其他的問題。
Hadoop大數據技術案例
讓Hadoop和其他大數據技術如此引人注目的部分原因是，他們讓企業找到問題的答案，而在此之前他們甚至不知道問題是什麼。這可能會產生引出新產品的想法，或者幫助確定改善運營效率的方法。不過，也有一些已經明確的大數據用例，無論是互聯網巨頭如谷歌，Facebook和LinkedIn還是更多的傳統企業。它們包括：
情感分析： Hadoop與先進的文本分析工具結合，分析社會化媒體和社交網路發布的非結構化的文本，包括Tweets和Facebook，以確定用戶對特定公司，品牌或產品的情緒。分析既可以專注於宏觀層面的情緒，也可以細分到個人用戶的情緒。
風險建模： 財務公司、銀行等公司使用Hadoop和下一代數據倉庫分析大量交易數據，以確定金融資產的風險，模擬市場行為為潛在的「假設」方案做准備，並根據風險為潛在客戶打分。
欺詐檢測： 金融公司、零售商等使用大數據技術將客戶行為與歷史交易數據結合來檢測欺詐行為。例如，信用卡公司使用大數據技術識別可能的被盜卡的交易行為。
客戶流失分析： 企業使用Hadoop和大數據技術分析客戶行為數據並確定分析模型，該模型指出哪些客戶最有可能流向存在競爭關系的供應商或服務商。企業就能採取最有效的措施挽留欲流失客戶。
用戶體驗分析： 面向消費者的企業使用Hadoop和其他大數據技術將之前單一 客戶互動渠道（如呼叫中心，網上聊天，微博等）數據整合在一起， 以獲得對客戶體驗的完整視圖。這使企業能夠了解客戶交互渠道之間的相互影響，從而優化整個客戶生命周期的用戶體驗。
當然，上述這些都只是大數據用例的舉例。事實上，在所有企業中大數據最引人注目的用例可能尚未被發現。這就是大數據的希望。

Ⅵ 大數據在雲計算中轉換的4個步驟

大數據在雲計算中轉換的4個步驟
如今的企業必須向顧客提供始終如一的高價值體驗，否則會失去顧客。他們正在求助於大數據技術。通過大數據分析，組織可以更好地了解他們的客戶，了解他們的習慣，並預測他們的需求，以提供更好的客戶體驗。但是，大數據轉換的路徑並不簡單。傳統資料庫管理和數據倉庫設備變得過於昂貴，難以維護和規模化。此外，他們無法應對當今面臨的挑戰，其中包括非結構化數據，物聯網(IoT)，流數據，以及數字轉型相結合的其他技術。大數據轉換的答案是雲計算。參與大數據決策的IT專業人士中有64%的人表示已將技術堆棧轉移到雲端，或正在擴大其實施。根據調研機構Forrester公司的研究，另外23%的企業計劃在未來12個月內轉向雲端。利用雲計算的好處是顯著的。調查對象最常引用的優勢是IT成本較低;競爭優勢;開拓新見解的能力;建立新客戶應用程序的能力;易於整合;有限的安全風險;並減少時間。大數據在雲端的挑戰雖然雲計算的好處是巨大的，但轉移大數據可能會帶來一些挑戰：具體來說：數據集成：66%的IT專業人士表示，數據集成在公共雲中變得更為復雜。安全性：61%表示關注數據訪問和存儲。傳統設施：64%的人表示從傳統基礎設施/系統過渡過於復雜。技能：67%的人表示擔心大數據所需技能和建設基礎設施的技能。克服雲計算挑戰的4個步驟 組織如何克服這些挑戰並將其轉化為機會?以下是利用雲計算進行大數據轉換的四個關鍵步驟：(1)數據集成如果組織具有多樣化且復雜的數據生態系統，那麼並非所有的雲或大數據技術都可以無縫地集成數據。選擇需要復雜數據轉換的目標技術可能並不理想。在選擇任何技術之前完成數據管道分析。這樣可以降低創建不連貫數據和不兼容系統的風險。(2)安全性如果組織的數據是機密和專有的，或者需要解決嚴格的安全和合規性要求，則可能會對數據放在雲端有所擔心。在這種情況下，具有高度自定義網路和加密功能的單租戶的私有雲解決方案可以為組織提供所需的大數據功能，以及專用環境的安全性。另外，請記住，公共雲並不意味著「不安全」。AWS和微軟Azure等領先供應商提供雲原生安全認證解決方案，並提供包括磁碟級加密和嚴格的授權，以及認證技術的選項。雲計算中的數據安全性正在快速成熟。許多具有嚴格的安全和合規要求的組織已經成功地利用公共雲上的大數據技術。(3)原有傳統系統從原來的傳統基礎架構的轉型總是涉及到數據遷移，通常會涉及這三個路徑的其中一個： ·提升和轉移：將現有工作負載轉移到雲基礎設施即服務，只是利用雲計算，存儲和網路功能，無需復雜的應用程序重寫，同時提供可擴展基礎架構的優勢。·隨著時間的推移，停用原有系統的數據：將現有數據保留在舊系統上，並將新數據直接發送到基於雲計算的新平台，無需數據遷移。新功能和功能被設計為雲就緒。·復雜的數據轉換：這涉及數據驅動應用程序的現代化，最適用於應用程序接近生命周期。其示例包括從大型機，AS / 400和較舊的關系資料庫管理系統轉移到新的資料庫，如Hive，Hadoop和HBase。(4)技能大數據實現取決於不同的技能，包括開發人員，管理人員，雲計算和大型數據架構師。市場對這些專家供不應求，所以組織經常要求內部人員或合同人員超越其核心能力進行工作，這會減慢實現的速度。選擇以交鑰匙為基礎提供這些功能的供應商是更為經濟的。確保它在專用環境和公其雲上大規模管理多個復雜的大數據環境。結論大數據的應用已經成為許多行業的巨大差異。成功開展業務的公司已經在行業中脫穎而出，這些公司不能面對落後的風險。雲計算提供了最快，最安全，最具前途的大數據轉換途徑。 不要擔心數據集成，安全性，傳統系統或技能阻止組織進行正確的移動。這些都比人們想像的要容易得多。

Ⅶ hadoop 如何實現大數據

Hadoop本身來是分布式框架，如果在源hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要了解HDFS，Map/Rece，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。

大數據還有分析才有價值

用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數據生態圈：1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

Ⅷ 大數據的Hadoop是做什麼的

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構，是用Java語言開發的一個開源分布式計回算平台，適合大數據答的分布式存儲和計算平台。
Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平台，本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大數據支撐性平台。

Ⅸ 大數據與Hadoop之間的關系

大數據開發人員來可以通過Hadoop提供的系統自級服務支持從而幫助企業完成大數據改造，對於開發人員來說，只需要關注於具體的服務實現就可以了，系統級功能已經由Hadoop提供了實現。所以，Hadoop是大數據開發人員的重要基礎。

由於Hadoop對硬體的要求並不高，所以很多初學者（有Ja-va基礎）都是從Hadoop開始學習大數據的，目前很多商用大數據平台也是基於Hadoop的。

Ⅹ hadoop大數據，第一二題，謝謝

前兩題都沒辦法在這里給你解答，都是上機題。要說怎麼做可以給點思路，虛內擬機你們上課應容該講過，不知道直接復制鏡像，把網路改成橋接行不行，只要IP都在一個網段就可以通。第二題是免ssh登錄，這個也有一堆步驟，網上很多，基本就把密鑰給對方就可以無密碼登錄。都是要操作的。