hadoop高可用版和基础版的区别 平台组件是什么？
平台组件是什么？
平台组件中有100元以内内容:
民间关系型数据库，为Hive、Hue、Spark组件能提供元数据存储服务。
2.Elasticsearch
兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于JAVA/Lucene形成完整，开源代码、分布式、意见RESTful请求。
3.Flink
一个批处理和流如何处理结合的统一计算框架，需要提供数据全部分包括左行化可以计算的流数据处理引擎。
4.Flume
一个分布式、靠谱和高可用的海量日志聚合系统，接受在系统中定制各类数据正在发送方，应用于收集数据；
而，Flume提供给对数据参与很简单如何处理，并中写入各种数据接受方(可定制)的能力。
5.HBase
能提供海量数据存储功能，是奇异统合在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。HDFSHadoop分布式文件系统能提供高吞吐量的数据访问，适合如此大规模数据集方面的应用。
成立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供给类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本是的数据分析服务。
能提供了图形化用户Web界面。Hue意见可以展示多种组件，目前支持HDFS、Hive、YARN/Mapreduce、Oozie、Solr、ZooKeeper。
8.Kafka
一个分布式的、系统分区的、多副本的实时消息首页和订阅系统。能提供可扩展、高吞吐、低延时、高可靠的消息清点交接服务。
9.Sqoop
实现程序与关系型数据库、文件系统之间收集数据和文件的数据加载工具；同样可以提供REST API接口，供第三方调度平台调用。
提供给飞速并行化大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。
11.Oozie
需要提供了对开源Hadoop组件的任务编排、不能执行的功能。以JavaWeb应用程序的形式运行在Javaservlet容器(如：Tomcat)中，并在用数据库来存储工作流定义、当前不运行的工作流实例(含实例的状态和变量)。
一个开源的、低性能的key-value分布式存储数据库，支持什么极为丰富的数据类型，阻一阻了memcached这类key-value存储的不足，满足实时自动的高并发需求。
可以提供小文件后台合并功能，能自动突然发现系统中的小文件(通过文件大小阈值推测)，在闲时接受合并，并把元数据存储到本地的LevelDB中，来会降低NameNode压力，而可以提供新的FileSystem接口，让用户能够半透明的对这些小文件进行访问。
一个高性能，基于Lucene的全文检索服务器。Spark设计和实现内存进行可以计算的分布式计算框架。
提供分布式、集高性能、高可靠、合理容错的实时计算平台，可以不对海量数据进行实时地处理。CQL提供给的类SQL流处理语言，可以飞快接受业务开发，时间缩短业务上线时间。
16.Yarn
资源管理系统，它是一个不分地区的资源模块，也可以为三千多种应用程序接受资源管理和调度。
17.ZooKeeper
提供给分布式、高可用性的协调服务能力。解决系统以免避免单点故障，最终达到建立起可信的应用程序。
Python和java二选一该学哪个？
怎么学习Python还是JAVA没有那个好那个不好啊定义，关键在于你自己的职业规划，简单Python充当目前最火的语言，被应用范围的主要是用于大数据分析和人工智能领域，要想普通机电设备数据分析的或人工智能方向，学习Python是个不错的选择！JAVA开发则是运用越来越广泛，也用在了大数据领域。是大数据开发工程师必会得语言，因此要想做底层大数据就怎么学习JAVA。
Python比较简单的太容易学习，特别适合我初学者，JAVA要比可能比较难，但也很容易去学习，但从您的学历来说，简单啊与难区别也不是很大，所以才学习那个无所谓了。
要想能够的踏入这个门槛简单的方法是有要一个好的师傅吧
兴趣是第一大老师有了爱好才不会愿意努力专研怎么学习尝尝这个认真的思考
第二大好老师就是要可以找到真正的能对你的学习需要提供帮助的
可以不如何自学啊不过自己找学习资料和制定计划应该会很难吧
而且自制力也不一定好怎么能要坚持学开去还可不知道呢
不论你是自学那就参加培训最终的目的全是替增强自己解决问题的能力
在培训班若遇到问题老师会帮你解决让你无需在一个问题上多花时间和精力
但在报班学习的过程中遇到了问题一切都是需要自己去帮忙解决
有的时候很有可能连续一两天都没能只想出解决办法
要是真想学的话帮我推荐我还是找个比较靠谱的机构报名考试吧
人家又专业啊的老师讲课、答疑、批改作业另外班主任双重监督自学
这也不是挺好的的能学一点东西才是确实啊
某些时候的确会很是需要和大家相互讨论问题的或有专业老师接受点拨的
那样进步的才会快点时间也很快人呐
你可以去身经百战程序员官网看一下详情你选择适合的机构很重要的是的
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