OpenStack和Hadoop的区别是什么？
openstack是一个开源的云计算框架，而Hadoop是一个开源的大数据框架，二者的各有侧重 。虽说云计算和大数据有一些连在一起的部分，但主要内容还是有区别的，云计算是在云平台上可以提供存储和计算资源，而以Hadoop为模型的大数据是提供了一种分布式的存储（HDFS）和计算模型（Map/Reduce），这个可以自己可以使用多台计算机搭建中Hadoop平台，也可以在一台计算机上通过虚拟机堆建Hadoop平台，甚至于这个可以在云平台上堆建Hadoop平台 。
学习大数据Hadoop需要哪些基?。?/h2>
Hadoop是目前被广泛的建议使用的大数据平台，Hadoop平台要注意有HadoopCommon、HDFS、Hadoop Yarn、HadoopMapReduce和HadoopOzone 。
Hadoop平台目前被行业不使用二十年，有比较完备的生态和大量的应用案例 ， 同样的Hadoop对硬件的要求比较低，非常比较适合初学者如何自学 。目前很多商用大数据平台确实是基于条件Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个最重要内容 。
学习Hadoop开发必须有三个基础知识，下面并且共有可以介绍：
第一：Linux操作系统知识 。通常情况下，Hadoop平台是构建在Linux系统之上的，所以我怎么学习Hadoop必须要自学Linux操作系统的使用 。目前也很流行的Linux操作系统以及CentOS和Ubuntu，这两个Linux系列操作系统有越来越广泛的应用场景 。去学习Linux根本不急切，通常情况下可以在虚拟机上能完成，很多初学者都是在虚拟机上堆建一个伪分布式集群 ， 后再完成Hadoop实验 。
第二：编程语言 。目前在Hadoop平台下多常规Java和Python来成功程序的汇编语言，导致Hadoop本身是按结构Java语言编写的，因为在Hadoop平台下采用Java语言是比较方便些的选择，Hadoop的官方demo一般说来又是采用Java语言利用的 。Python语言的原因比较比较简单，同样Python有十分丰富的库也可以建议使用，因为目前使用Python能完成Hadoop平台的开发都是一个比较比较较常见的选择 。同时，在Spark平台下Scala也有广泛的的应用 。
第三：算法 。大数据的核心是数据价值化的过程，而算法设计则是数据价值化的基础 。所以 ， 大数据平台的开发离不开算法，要想学习Hadoop开发一定得有另一个功底扎实的算法基础 。
Hadoop平台自身有非常十分丰富的开发组件，所以才去学习Hadoop的过程我还是都很艰辛的旅程的，的原因大数据开发有较强的场景特征，所以建议生克制化具体详细的场景来能完成Hadoop平台的学习 。
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