大数据学习路径：从Hadoop入门到HBase高级应用

大数据学习总结文档详细梳理了从入门到高级的大数据技术路径，旨在帮助读者掌握年薪30万级的技能。这份路线图涵盖了以下几个关键模块： 1. **Hadoop入门**：首先，你需要理解Hadoop的诞生背景，它在大数据和云计算领域的地位，以及其国内外的应用案例。此外，文档还会探讨国内Hadoop的就业市场现状，提供课程大纲，包括分布式系统的概述，Hadoop生态系统的各个组件如MapReduce的基本概念和实例。 2. **分布式文件系统HDFS**：作为数据库管理员的基础课程，HDFS（Hadoop Distributed File System）的学习涉及其简介、系统组成、副本策略、路由规则，以及命令行和Java接口操作。重点讲解客户端与HDFS的数据交互，并讨论其高可用性(HA)设计。 3. **MapReduce基础与进阶**：从理解MapReduce计算模型开始，逐步深入到伪分布式模式下的执行过程、YARN模型、序列化、不同类型和格式，再到开发环境搭建和实际应用。高级MapReduce内容则涵盖了性能优化技巧，如数据压缩、中间结果处理和自定义规则。 4. **Hadoop集群与管理**：这部分涉及Hadoop集群的搭建、监控和管理，以及在集群环境下运行MapReduce程序，对于数据库管理员来说是高级课程。 5. **Zookeeper基础知识**：作为分布式系统的核心组件，Zookeeper的结构、安装和操作是构建分布式系统的基石。 6. **HBase**：这是一种面向列的实时分布式数据库，文档介绍了HBase的定义、与传统关系型数据库的区别、数据模型、系统架构以及与MapReduce的集成。表的设计也是重要内容。 7. **HBase集群管理**：包括集群搭建、监控和日常维护，确保高效稳定运行。 8. **HBase客户端**：介绍了HBase Shell的使用和Java客户端的编程示例，让读者能直接操作这个数据库系统。 通过这个全面的学习路径，你将不仅掌握Hadoop的各个方面，还能深入理解分布式系统和实时数据分析的相关技术，为成为高级大数据开发人员或数据库管理员打下坚实的基础。