一、hadoop基础知识？

1. Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS）的思想。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

2. Hadoop的优点包括可扩展性容错性高可用性和成本效益。它可以在廉价的硬件上运行，并且能够处理大规模的数据集。

3. Hadoop的原理是将大规模的数据集分割成小的数据块，并将这些数据块分布式存储在多台计算机上。然后，通过并行计算的方式，对这些数据块进行处理和分析。

4. 如果要使用Hadoop进行数据处理，可以按照以下步骤进行操作

   - 安装Hadoop软件包并配置环境变量。

   - 配置Hadoop集群的主节点和从节点。

   - 将数据上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

   - 编写MapReduce程序来处理数据。

   - 运行MapReduce程序并监控任务的执行情况。

   - 获取处理结果并进行后续的数据分析或应用。

5. Hadoop的创始人是Doug Cutting和Mike Cafarella。他们在2005年创建了Hadoop项目，并将其开源。Hadoop目前由Apache软

二、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。

三、学习C语言需要的基础-学习C语言需要什么基础？

C语言是一门通用计算机编程语言，应用广泛。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。

由于C语言简单易学，已经成为学习编程的入门语言之一。在大学一年级，已经安排C语言相关的学习课程。由此可见，C语言的学习并不需要前置课程，可以轻松入门。附件是一本适合初学者入门学习的C语言书籍。其中包括：基本数据类型，运算符与表达式，控制流，函数，指针，数据结构，输入输出等基本基本知识的介绍。能够熟练运用上述的C语言规则，就可以完成C语言入门学习的内容。

当对于C语言入门课程有了一定的了解后，可以对数据结构，系统接口，图形开发等方面进行更加深入，专门的学习。此时推荐《C Primer Plus》。能够更好的了解C语言的运行机制。

根据TIOBE在2016年8月的统计结果，当前C语言所占比例是11.303%，排名第2。虽然较往年相比是历史最低点，却依然非常坚挺。可见C语言在软件开发相关领域的重要地位。学好C语言也可以为其他编程语言的学习打基础。

四、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。

五、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。

六、学习python需要什么基础？

0基础也可以学习，之前有编程方面的经验那更好了，因为大部分语言之间道理都是相通的，只不过写法上有些差异

七、学习CAD，需要什么基础？

什么基础都不要,关键是要有想学好它的决心.要有一个目标.你学CAD有什么用.它对你有什么帮助.明白了这些才有学习的动力.才能在学的过程中遇到问题能极积的解决

八、CATIA学习需要什么基础？

不学要任何知识.现在的 cad软件是最简单的,一切都是人性话界面,不学要用到编程这么复杂的工具.其实造型也无非这几种,一是点,二线,三面,四体,catia建模的核心计算方式就是布尔运算.因此你要实现某个形状,就是用布尔运算相加减,在这过程中,曲面常常是辅助造型的. 很简单,不要被caita很多模块吓倒,因为很多模块都是个样子,没什么实际价值,像有限元分析模块,运动分析模块,都比不上专业的有限元软件和运动分析软件.建议你只学caita造型模块就行了

九、学习导数需要什么基础？

不需要基础。从第一章函数开始看就可以。然后结合基础视频。优酷上一大堆。自己找一个看一看，有个直观的印象，里面的老师会深入浅出的讲解

十、学习ai需要什么基础？

学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。