Hadoop的基础知识点有哪些

Hadoop是一种分布式计算框架，它可以处理大数据集，并通过分布式计算的方式提供高性能的数据处理。Hadoop的基础知识点主要包括：

1、HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件，它是一种文件存储系统，可以将大量的数据存储在不同节点的硬盘上，并通过网络将这些数据连接起来，从而实现数据的分布式存储。

2、MapReduce：MapReduce是Hadoop的核心组件，它是一种分布式计算框架，可以将大量的数据进行分布式处理，从而提高数据处理的性能。MapReduce的主要步骤包括Map阶段和Reduce阶段，Map阶段将数据分割为若干小块，然后将这些小块数据分发到不同的节点进行处理，Reduce阶段将处理后的结果汇总，完成数据的最终处理。

3、YARN：YARN是Hadoop的资源管理器，它可以将集群上的资源（如CPU、内存等）进行有效的管理，从而实现资源的共享和调度。YARN的主要组件包括资源管理器（ResourceManager）、应用程序管理器（ApplicationManager）和节点管理器（NodeManager）。

4、Hadoop Streaming：Hadoop Streaming是Hadoop的一种编程模型，它可以将任意的程序转换为MapReduce程序，从而实现分布式计算。Hadoop Streaming的主要特点是可以使用任意语言编写MapReduce程序，并且可以将程序部署到Hadoop集群中进行分布式计算。

5、Hive：Hive是一种基于Hadoop的数据仓库系统，它可以将大量的数据存储在Hadoop集群中，并可以通过SQL语句对数据进行分析和查询。Hive提供了一种简单的方式来管理和分析大量的数据，并可以将查询结果以表的形式展示出来。

6、HBase：HBase是一种分布式的、面向列的数据库系统，它可以将大量的数据存储在Hadoop集群中，并可以通过SQL语句对数据进行分析和查询。HBase提供了一种简单的方式来管理和分析大量的数据，并可以将查询结果以表的形式展示出来。

7、Spark：Spark是一种分布式计算框架，它可以将大量的数据进行分布式处理，从而提高数据处理的性能。Spark的主要特点是可以使用多种语言编写MapReduce程序，并且可以将程序部署到Hadoop集群中进行分布式计算。

8、Flume：Flume是一种分布式的数据收集系统，它可以将大量的数据从不同的源收集到Hadoop集群中，并可以将收集到的数据进行统一的管理和处理。Flume的主要特点是可以自动将数据从源头收集到Hadoop集群中，并可以对收集到的数据进行统一的管理和处理。

9、Oozie：Oozie是一种分布式的任务调度系统，它可以将大量的任务调度到Hadoop集群中，并可以将任务调度的结果进行统一的管理和处理。Oozie的主要特点是可以将任务调度的结果进行统一的管理和处理，从而实现任务调度的高效率。

10、Ambari：Ambari是一种分布式的集群管理系统，它可以将Hadoop集群中的节点进行统一的管理和监控，并可以通过Web界面对集群进行管理和监控。Ambari的主要特点是可以通过Web界面对集群进行管理和监控，从而实现集群的高可用性和可扩展性。