百度資深大數據架構師如何零基礎搭建大數據hadoop生態圈
首先得知道hadoop生態圈有什么吧，然后根據自己的需求確定需要哪些組件，同樣是根據組建確定好集群規模，之后開始搭建。
小集群，個人推薦裸搭，從官網上直接下載tar包，根據官方文檔和百度一步步走，這樣時間是長點，但特別有利于個人成長，尤其是零基礎。
大集群或者是對搭建過程已經很清楚了，這時候借助工具提高效率是個很好的選擇，個人推薦CDH。
在linux系統上怎么搭建hadoop開發環境
A、基礎環境
1.jdk安裝與配置
2.host
3.ssh
4.文件目錄B、Hadoop安裝與配置1.下載hadoop軟件2.環境變量3.hadoop配置C、運行Hadoop1.運行hdfs2.運行yarnD、測試hadoop，這是搭建集群的大題路徑，詳細的可以去看一下八斗學院的視頻，第一部分是講集群搭建的很詳細
部署Hadoop集群，cloudera的CDH和Ambari哪個比較好
1、HortonworksHadoop區別于其他的Hadoop發行版(如Cloudera)的根本就在于，Hortonworks的產品均是百分之百開源。
2、Cloudera有免費版和企業版，企業版只有試用期。3、apachehadoop則是原生的hadoop。4、目前在中國流行的是apachehadoop，ClouderaCDH，當然Hortonworks也有用的5、ApacheAmbari是一個基于web的工具，用于配置、管理和監視ApacheHadoop集群，支持HadoopHDFS,、HadoopMapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同樣還提供了集群狀況儀表盤，比如heatmaps和查看MapReduce、Pig、Hive應用程序的能力，以友好的用戶界面對它們的性能特性進行診斷。Ambari你值得擁有1、通過一步一步的安裝向導簡化了集群供應。2、預先配置好關鍵的運維指標（metrics），可以直接查看HadoopCore（HDFS和MapReduce）及相關項目（如HBase、Hive和HCatalog）是否健康。3、支持作業與任務執行的可視化與分析，能夠更好地查看依賴和性能。4、通過一個完整的RESTfulAPI把監控信息暴露出來，集成了現有的運維工具。5、用戶界面非常直觀，用戶可以輕松有效地查看信息并控制集群。學習大數據都需要掌握什么技術，本人只聽過hadoop
大數據的技能要求
此處我們來說說入門學習需要掌握的基本技能：
根據網友提問，對大數據入門初學者最關系的問題加米谷大數據進行了整理，關于大數據學的前景、學習情況、學習路徑等都做了解答，全文請看：《加米谷大數據整理：0基礎大數據初學者最關心的7個問題》http://blog.sina.com.cn/s/blog_17c01ad2f0102xsqf.html1、Java
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、SSM
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python與數據分析
目前我在做hadoop相關工作，我該如何打好基礎
Hadoop技術作為大數據的核心技術之一，其開源性深受人們的追捧，紛紛想學習Hadoop技術，小編也是看到了大數據良好的就業前景，受到了高薪資誘惑，要了一份Hadoop的視頻教程，目前在學習中。
在Hadoop的視頻教程中，老師講解的通俗易懂，很多復雜的技術點都被化解了，而且視頻都很簡短，學起來不會出現學習的疲勞感，學習效率也是很高的。里面有很多專業內容講的也是很詳細，很值得每一位學生學習，可以分享給大家。
在學習之前，你還需要了解一下Hadoop的一些基本技術知識。
Hadoop作為新一代的架構和技術，因為有利于并行分布處理“大數據”而備受重視。
ApacheHadoop是一個用java語言實驗的軟件框架。在由大量技術即促成的集群中運行海量數據的分布式計算，他可以讓應用程序支持上千個節點和PB級別的數據。Hadoop是項目的總稱，主要是由分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapReduce）等組成。
Hadoop的框架核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapReduce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。MapReduce是一個變成模型和軟件框架。
Hadoop是一個開源的大數據分析軟件，或者說編程模式。它是通過分布式的方式處理大數據的，因為開源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。
優點：
可擴展：不論是存儲的可擴展還是計算的可擴展都是Hadoop的設計根本。
經濟：框架可以運行在任何普通的PC上。
可靠：分布式文件系統的備份恢復記住以及MapReduce的任務監控保證了分布式處理的可靠性。
高效：分布式文件系統的高效數據交互實現以及MapReduce結合LocalData處理的模式，為高效處理海量信息做了基礎準備。
hadoop框架
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。
用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。
Hadoop實現了一個分布式文件系統（HadoopDistributedFileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（largedataset）的應用程序。
