大数据开发实习生应对hadoop生态圈掌握到何种程度
-谢邀。以我的经历来看，其实大家都知道在校生的实力如何，你只要了解技术背后的原理，再有一些实验室的项目经验就已经满足要求了。回答问题：对Hadoop及周边生态系统熟悉，比如Hbase、Hive、Spark、ES中的一种或几种。有一定的Java开发经验，有复杂系统的调试经验加分，能快速学习并上手新系统。熟悉 Linux环境下编程、调试和测试技巧。PS. 找一份合适的工作，运气很重要。-
■网友
你好。
【大数据开发实习生应对hadoop生态圈掌握到何种程度】 Hadoop是现在流行的大数据处理平台，几乎已经成为大数据的代名词，Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN。
HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。
MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了。你以后想从事大数据方面的工作，单单掌握hadoop的知识还不够，像spark、kafka等都需要你学习。我专栏从头学习大数据也供你参考学习！下面是详细的一个知识点，你可以大致了解一下。大数据开发需要掌握的技术知识，及学习流程：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK
■网友
知道各个组件是做什么的，对mapreduce的计算过程说的上来吧，哎，靠谱的开发都难找实习要求高也不现实
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