07-hadoop-入门:
1、hadoop是什么
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。
2、hadoop的优势(4高)
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,可方便的扩展数以千计的节点。
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。
3、hadoop版本比较
注,学习路径:https://space.bilibili.com/302417610/
4、HDFS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原数据备份。
5、Yarn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。
1)ResourceManager(RM):整个集群资源(内存,CPU等)的老大
2)NodeManager(N M):单个节点服务器资源老大
3)ApplicationMaster(AM):单个任务运行的老大
4)Container:容器,相当一台独立的服务器,里面封装了
任务运行所需要的资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。
说明1:客户端可以有多个
说明2:集群上可以运行多个ApplicationMaster
说明3:每个NodeManager上可以有多个Container
6、MapReduce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
7、HDFS、YARN、MapReduce三者关系
8、大数据技术生态体系,了解,后续深入学习
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、
,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