Hadoop学习1

悠悠 2022-12-22 12:29 120阅读 0赞

# *Hadoop学习1* #

# Hadoop #

## 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

## Hadoop发展历史 ##

1.  Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件，用Java书写代码，实现与Google类似的全文检索功能，他提供了全文检索引擎的架构，包括完整的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面对与Google同样的困难，存储数据困难，检索速度慢
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GFS—>HDFS Map-Reduce—>MR BigTable---->HBase）
6.  2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想细节，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）分别被纳入称为Hadoop的项目中
9.  名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象

## Hadoop三大发行版本 ##

Hadoop三大发行版本：**Apache**、**Cloudera**、**Hortonworks**。  
**Apache**版本最原始，对于入门学习最好  
**Cloudera**在大型互联网企业中用的较多。  
**Hortonworks**文档较好

## 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

## Hadoop1.x和2.x的区别 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dnbDAxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

## Hadoop组成 ##

### HDFS架构概述 ###

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）**：在本文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和
3.  **Secondary NameNode（2nn）**：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照

### YARN架构概述 ###

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### MapReduce架构概述 ###

*MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如图所示*

1.  Map阶段并行处理输入数据
2.  Reduce阶段对Map结果进行汇总  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dnbDAxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

## 大数据技术生态体系 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dnbDAxMg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

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