文章目录

  • 一、 Hadoop概述
  • 1 Hadoop是什么
  • 2 Hadoop发展历史
  • 3 Hadoop三大发行版本
  • 4 Hadoop优势
  • 5 Hadoop组成
  • 5.1 HDFS架构概述
  • 5.2 YARN架构概述
  • 5.3 MapReduce架构概述
  • 5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系
  • 6 大数据技术生态体系
  • 7 推荐系统框架图



本次学习笔记主要记录Hadoop的一些基本概念和组成部分

一、 Hadoop概述

1 Hadoop是什么

1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

2)主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

3)广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

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2 Hadoop发展历史

1） Hadoop创始人Doug Cutting,为了实现与Google类似的全文搜索功能,他在Lucene框架基础上进行优

化升级，查询引擎和索引引擎。

2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。

3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。

4）学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。

5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文）

                   

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6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。

7） 2005年Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

8）2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。

9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象.

                   

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3 Hadoop三大发行版本

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
   Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006
   Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH。2008
   Hortonworks文档较好，对应产品HDP。2011
   Hortonworks现在已经被Cloudera公司收购，推出新的品牌CDP

1）Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org
下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html

2）Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh
下载地址：https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-notes/topics/rg_cdh_6_download.html
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。

3）Hortonworks Hadoop

官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）2018年Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。

4 Hadoop优势

1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以干计的节点。
3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

5 Hadoop组成

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5.1 HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。

1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2) DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3) Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

5.2 YARN架构概述

Yet Another Resource Negotiator简称YARN ，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。

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5.3 MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce

1）Map阶段并行处理输入数据

2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

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5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系

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6 大数据技术生态体系

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图中涉及的技术名词解释如下：
1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
5）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6）Oozie：Oozie是一个管理Hadoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

7 推荐系统框架图

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