hadoop怎么模拟云存储服务器的 五分钟看懂大数据技术？
五分钟看懂大数据技术？
大数据技术比较复杂：数据的采集、预处理、和分布式存储、包括数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。
这对大数据技术，运用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop能提供一个稳定啊的共享存储和分析系统，存储由hdfs实现程序，分析由mapreduce利用，
1、hdfs：Hadoop分布式文件系统，运行与大型商用化机集群
hdfs是gfs的闭源实现，提供给了在便宜的东西服务器集群中接受小规模分布式文件存储的能力。
2、hbase：分布式的列存储数据库。hbase将hdfs才是底层存储，同时意见mapreduce的批量可以计算和点查询（读写性能）
hbase是另一个建立在hdfs之上，正向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据，是一个高可靠、高并发读写、集高性能、走向列、可伸缩和易形成完整的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、迅速洗技能ftp连接和内的写操作等特点。
在kudu再次出现之前，hadoop生态环境的存储主要依恋hdfs和hbase。在追求纯粹高吞吐、批处理的场景中，可以使用hdfs,在不追求低延时且随机读取的场景中，可以使用hbase,而kudu正好能兼容性这两者。
3、批处理换算的基石：mapreduce
批处理换算要注意能解决极大规模数据的批量处理问题，是护理数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreducesparktezpig等。其中mapdeduce是也很有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它是可以并发执行如此大规模数据处理任务，即作用于小规模数据集（大于01tb）的并行计算。mapreduce的核心思想：将一个大数据集拆分成多个小数据集，然后把在多台机器上并行化。
4、hive:分布式数据仓库，管理hdfs中存储文件的数据，并需要提供基于sql的查询语言用于查询数据
hadoop框架中谁负责文件的存储？
框架中可以储存模块共同负责文件的存储，所有文档资料都会贮存在里面，然后把转存在内存卡中
etl大数据工程师靠谱吗？
是比较比较靠谱的。
Etl大数据工程师，是大数据数仓方向的一个职位，主要是做数据清洗，收集，转换，目前的话要注意已greenplum的hdfs作为存储平台，hive以及数据建模，彻底清洗，结构化数据的分析，可以使用工具的或脚本，导入到关系型数据库数据结，才是结果数据，供强盗团各部门使用。
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