Hadoop组件的安装/部署/搭建及学习路径

前置准备

1.ZooKeeper

安装/部署/搭建：

工作原理/机制：

http://www.360doc.com/content/20/0212/21/68247788_891577418.shtml

2.Hadoop

安装/部署/搭建：

工作原理/机制：

https://blog.csdn.net/qq_16681169/article/details/86669454

3.HBase

安装/部署/搭建：

工作原理/机制：

https://blog.51cto.com/u_14048416/2343242

https://zhuanlan.zhihu.com/p/107770811

4.Flume

安装/部署/搭建：

工作原理/机制：

https://blog.csdn.net/qq_38265137/article/details/80565079

https://blog.csdn.net/huahuaxiaoshao/article/details/90260150

5.Kafka

安装/部署/搭建：

工作原理/机制：

https://blog.csdn.net/yuanlong122716/article/details/104825604

6.Flume+Kafka整合使用

7.Storm

安装/部署/搭建：

工作原理/机制：

https://blog.csdn.net/u011082453/article/details/82417259

8.Flume+Kafka+Storm+HBase整合使用

9.Ambari

附录：

1.如果只有1台服务器（或台式机），有2个选择（仅用于学习）：

(1) 安装HDP sandbox

https://www.cloudera.com/downloads/hortonworks-sandbox.html

(2) 用Docker安装

https://shortcut.com/developer-how-to/how-to-set-up-a-hadoop-cluster-in-docker

https://blog.csdn.net/qq_28652401/article/details/116327287

https://blog.csdn.net/tian1345/article/details/109511799

2.大部分组件的学习路径都是：

下载运行包 -> 上传服务器 -> 解压 -> 配置 -> 运行 -> 编写API代码 -> 测试 -> 调整参数 <-> 学习原理

* 也就是说，先安装/部署跑通组件，然后边学习原理边调整参数观察效果，用理论和实践相互印证

3.进阶主要是在实际环境进行压测，边压测边调整配置参数和代码中的参数