大数据之Hadoop——1概念

￡神魔★判官ぃ 2022-10-10 11:13 192阅读 0赞

![在这里插入图片描述][20210630233946276.png]

# 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。  
核心部分有HDFS，mapReduce，HBase等。  
周围的主要框架还有Hive，zookeeper等。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 2 Hadoop发展历史 #

1）创始人Doug Cutting为了实现与Google类似的全文搜索功能，在Lucene框架基础上进行优化升级查询引擎和索引引擎。  
![在这里插入图片描述][20210630234527685.png]  
2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目；  
3）学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch  
4）Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文）  
GFS——>HDFS  
Map-Reduce——>MR  
BigTable——>HBase  
5） 2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想细节，Doug Cutting等人利用业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使得Nutch性能飙升。  
6）2005年Hadoop作为Lucene子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。  
7）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。  
8）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。  
![在这里插入图片描述][20210630235418168.png]

# 3 Hadoop三大发行版本 #

Apache 最基础版本，适合入门学习，始于2006年；  
Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH，2008；收费。  
Hortonworks，对应产品HDP，2011年。收费。

# 4 Hadoop优势 #

1）高可靠性：即时某个硬盘坏掉，仍然会有其他硬盘存储，保证数据不丢失。  
2）高扩展性：比如双十一来临时可以动态增加服务器。  
3）高效性：可以集群工作。  
4）高容错性：自动将失败的任务重新分配。

# 5 Hadoop组成 #

1.2x版本将1.1的MapReduce（计算+资源调度）拆分为了MapReduce（计算）和Yarn（资源调度）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 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**，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):每个一段时间对NameNode元数据备份。  
例子一：  
在星爷演的鹿鼎记电影里，陈近南教韦小宝武功，韦小宝说“这么大一本，我要练个把月吧”，陈近南说“这一本只不过是绝世武功的目录（NameNode），那一堆才是绝世武功的秘籍。（DataNode）”  
![在这里插入图片描述][20210701001423425.png]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
例子二：  
例如将200G岛国资料存储到400台服务器上（每台服务器有1T），NameNode为200T岛国资源，DataNode各个服务器。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

## 5.2 Yarn架构概述 ##

（1）Resource（RM）：整个集群资源（内存、GPU等）的老大。  
（2）NodeManager（NM）：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，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。比如阿里云的400个云服务器，实际可能只有4台服务器实体。

说明：

*  客户端可以有多个
 *  集群上可以运行多个ApplicationMaster
 *  每个NodeManger上可以有多个Container  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
    运行原理：每个App Master都运行在Container，当要生成一个App Master时，就会向Resource Manger申请资源，在一个节点上开辟一块资源，如果资源不够，还可以继续在其他节点开辟新的container。

## 5.3 MapReduce架构概述 ##

MapReduce负责海量存储的计算。  
分为Map和Reduce两个过程。  
比如要从100T的小视频里找出15年5月的wuma视频，可以把100T资源分到多个hadoop服务器中，这个是Map的过程；然后每个服务器再进行查找，并将查找的结果记录下来，汇总到总服务器中，这个是Reduce过程。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 5.4 三者关系 ##

step1：**提交作业**。某个时刻来了一个查询作业：要求查询15年5月的wuma视频，然后集群开始工作。  
step2：**启动App Master**。ResourceManager会找到一个NodeManager节点，开启一个Container，把App Master放到里面。  
step3：**Map阶段，开启Map Task**。App Master向ResourceManager节点申请两个hadoop节点进行map计算。然后开启对应的Container资源。App Master在各个Container中启动Map Task，每一个Map Task独立工作，负责计算是否有1505的wuma视频。返回是否有视频的结果。  
step4：Reduce阶段，把整个Map阶段计算的结果进行整个写入到一个磁盘中输出。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

# 6 Hadoop大数据技术生态体系 #

**数据源**有三类，分别是：数据库（结构化数据，数据库有行和列的数据），日志文件（半结构化数据，通过分隔符分开了数据，可以通过处理导入到结构化数据中），视频、ppt等（非结构化数据，无法转化为结构化数据）。  
**数据传输层**：用Sqoop同步mysql数据库；比如用户点赞，评论等用户文件数据是文件日志，通过Flume日志收集，视频和ppt等通过Kafka消息队列传输。  
**数据存储层**：结构化和半结构化可以通过HDFS与HBase进行存储。  
**资源管理层**：YARN资源管理。  
**数据计算层**：MapReduce离线计算（完全基于硬盘），Spark Core内存计算（更高效）。Hive数据查询通过HQL进行数据查询，省去了MapReduce写代码的过程。Spark Mlib数据挖掘和Spark Sql数据查询，省去了Spark写代码的过程。Storm实时计算。  
**任务调度层**：Oozie任务调度，Azkaban任务调度。比如我半夜要跑100个任务，其中有5个任务要在凌晨1点执行完后再执行剩下的任务，要用任务调度器实现。  
**管理框架**：Zookeeper数据平台配置和调度。  
**业务层**：业务模型、数据可视化、业务应用。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

# 7 推荐系统架构图 #

我们在使用淘宝购买物品时，每个人看到的主页都是不一样的，可谓是千人千面。  
当我打开淘宝，看到一个人参丸并点进去时，这个行为就会被淘宝后台给记录下来，通过Nginx打入到日志收集的服务中。  
这种日志是非结构化数据。通过Flume进行日志收集。  
由于这种推荐系统是要求实时的，所以我们采用Kafka来讲数据发送给Spark Streaming进行实时计算。  
讲分析结果文件写入到结果数据库中。  
最后通过推荐业务服务器计算出推荐的结果，通过前端展现出想要看的页面。![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

[20210630233946276.png]: /images/20221005/6ae1d261b02e4fb2b46b584481e214fe.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/df1ebe8632544f17b62637165e9a1fc6.png
[20210630234527685.png]: /images/20221005/cbe443443f044175892f4b68053f99dd.png
[20210630235418168.png]: /images/20221005/f8492ce3148946218f697df87788f69c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210701000426358.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221005/8dea747ae206423c92dc4abd9f8eeae3.png
[20210701001423425.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210701001423425.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221005/20c0f83d4a5f44ff8d85dcca83a28c66.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221005/7cb6b496c1034f1485916cfdaec188c2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221005/c5324abbc294407085863e607dc22414.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221005/5c88e8f943484336b48646766bb77ec1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221005/63248052b7d642a0a10589027b466750.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221005/5c02cbbf12a44fdf9a899b92dd53c6c3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzE2NDgxMjEx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221005/e2ead8784ceb4bd8996347a9a0caf531.png