"Hadoop课程笔记1：大数据定义与Hadoop框架简介"

Hadoop课程笔记1主要介绍了大数据的定义和大数据技术解决的问题，以及Hadoop框架的广义和狭义之分。大数据是指无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，为了能够更好的进行决策、洞察发现和流程优化，需要新的处理模式。而大数据技术的主要解决问题是海量数据的存储和计算，这就引出了Hadoop框架。 狭义的Hadoop指的是一个框架，该框架由三个重要组成部分组成：HDFS、MapReduce和Yarn。HDFS作为分布式文件系统，负责数据的存储；MapReduce作为分布式离线计算框架，负责数据的计算；Yarn作为资源调度框架，负责协调整个集群的资源分配。这三个组成部分共同构成了Hadoop框架的核心。 而广义的Hadoop并不仅仅包含Hadoop框架，还包括了一些辅助框架，例如Flume用于日志数据采集、Sqoop用于关系型数据库数据的采集、Hive用于深度依赖Hadoop框架完成计算（使用sql语言）、Hbase用于大数据领域的数据库、Sqoop用于数据的导出等。这些辅助框架与Hadoop框架搭配使用，共同构建起一个完整的大数据生态圈。 在课程内容方面，该课程分为了八个部分。第一部分介绍了大数据的简介，包括定义、特点、应用场景、发展趋势和职业发展路线等。第二部分介绍了Hadoop的简介，包括定义、发展历史、重要组成部分、发行版、版本号变更以及优劣势等。第三部分对Hadoop的重要组成进行了概述。第四部分则是具体介绍如何搭建Apache Hadoop完全分布式集群。第五部分介绍了HDFS分布式文件系统，其负责存储海量数据。第六部分介绍了MapReduce分布式计算框架，用于对海量数据进行计算。第七部分介绍了Yarn资源调度框架，用于协调集群资源的调度。最后，第八部分简要介绍了Ha。 总的来说，这节课程笔记主要介绍了大数据的概念，讲解了Hadoop框架的定义和发展历史，以及Hadoop的重要组成部分。通过学习该课程，我们可以了解到大数据技术的基本原理和应用场景，同时也能够掌握Hadoop框架的基本知识和搭建方法。这对于从事大数据相关工作的人员来说，是非常有帮助的。