一、hadoop基础有哪些内容？

Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。

Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。

二、hadoop还值得学习吗？

值得。

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，掌握Hadoop相关内容还是比较容易实现就业的，而且不少岗位的岗位附加值还比较高，从产业互联网发展的大趋势来看，未来以Hadoop等平台进行行业创新，将是一个重要的发展趋势，相关的人才需求潜力也会比较大。

三、学习hadoop为什么要linux？

hadoop环境在linux服务器上比较安全和稳定，在windows上也可以部署，但是很少人在windows上搭环境。

四、hadoop学习之hbase和hive的区别？

这个要根据自己处理数据的方式来选择。

1、Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；

2、HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。Hadoop开发和运行处理大规模数据，需要用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式，所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的 hql查询，hive也即做数据仓库。

五、学习hadoop实验电脑要什么配置？

如果只是安装开源的hadoop的话，cpu8核，内存8g，磁盘16g应该就可以了

六、良好的学习基础名句？

1.就算你是特别聪明,也要学习,从头学起!——屠格涅夫

2.再长的路,一步步也能走完,再短的路,不迈开双脚也无法到达。

3.基础不良的好建筑是没有的。

4.少小而学,及壮有为;壮年而学,及老不衰;老年而学,及死不朽。——佐藤—斋世界上只有一种英雄主义，那就是了解生命而且热爱生命的人。——罗曼·罗兰

5.人天天都学到一点东西，而往往所学到的是发现昨日学到的是错的。——B.V

6.树不修，长不直；人不学，没知识。

7、内容充实的生命就是长久的生命。我们要以行为而不是以时间来衡量生命。——小塞涅卡

8、人生自古谁无死，留取丹心照汗青。——文天祥

9、对于攀登者来说，失掉往昔的足迹并不可惜，迷失了继续前时的方向却很危险。

七、如何学习基础的手语？

1、多练习打手语是学习手语最基本的，不管你是自己在家练习还是和聋人朋友一起交流，这都是练习的一个好方法。手语和其他语言也一样，需要语境，一旦不用了，忘记的概率也就越大。但它又不同于其他语言，手语是视觉语言，它并不是要你抠词，讲究语法，只要你能把意思表达清楚，让人理解就是好的。手势动作可以自创，但是你的创作必须符合逻辑。还有最重要的一点是要学会用表情、动作来丰富自己的手语内容，让别人更清楚地知道你要表达什么。

2、练习手语的时候对着镜子练习，这样可以让你看到自己的动作，记忆会更深刻的。

3、打手语歌，是很多朋友接触手语，并爱上手语的第一个选择。练习手语歌可以让你手语更流畅 ，更有节奏感。而且学会一首手语歌可以让你更有信心去学好手语。

八、学习爵士钢琴的基础？

爵士需要的不仅仅是钢琴技术，还对乐理有很高的要求，不过我们只讨论钢琴方面。 零基础学钢琴，无论目标是什么，起步都是一样的，都是先弹一些简单的曲子，做一些手指的练习，考虑到爵士对技术要求相对较高，一般的流行钢琴水平肯定是不够的，所以古典方面肯定要接触一些，一方面加强对手指的掌握，一方面也可以学到一些演奏技巧，一般都要学到一定水平并且对乐理有一定了解才能转爵士，所以建议不要那么心急，先把古典学好，什么流行什么爵士问题都不大。 按我们老师的话说，先弹一首肖邦把人吵过来，然后一首李斯特秀爆，最后来一段爵士装笔，妹子分分钟属于你

九、hadoop的优点？

1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。

3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。

4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性

十、hadoop的使用？

hadoop的用途有：分布式存储数据、日志处理、ETL、机器学习、搜索引擎、数据挖掘等。Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，它是一个处理实际问题的编程模型，它提供了一些基础模块或软件做支撑。

相比于传统的数据，处理大数据需要的存储量大、计算量也大，除了数字、还有文字、声音、视频、网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种数据，处理这样的数据，就需要Hadoop技术来实现。作为目前主流的大数据处理分布式架构之一，Hadoop就是基于大规模数据处理任务需求的满足。并且，相对于其他的分布式处理架构，Hadoop具有很明显的优点：

可扩展性强，Hadoop可以在一组计算机集群当中分配任务完成数据计算，这些集群可以更方便地扩展到数千节点当中。

高效性，Hadoop的分布式文件系统，能够保证高效的数据交互，通过并行处理加快数据处理速度。

高可靠性，Hadoop的分布式文件系统将数据分块储存，每个数据块在集群节点上依据一定的策略冗余储存，确保能够针对失败的节点重新分布处理，从而保证了数据的可靠性。