Hadoop概述

Hadoop这个单词本身并没有什么特殊的含义，而只是其作者Doug Cutting孩子的一个棕黄色的大象玩具的名字。

Hadoop是一个高可靠的(reliable)，规模可扩展的(scalable)，分布式(distributed computing)的开源软件框架。它使我们能用一种简单的编程模型来处理存储于集群上的大数据集。

Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，是一个提供了分布式存储和分布式计算功能的基础架构平台。可以应用于企业中的数据存储，日志分析，商业智能，数据挖掘等。

hadoop核心组件

1. hadoop包含的模块：

• Hadoop common：提供一些通用的功能支持其他hadoop模块。

• Hadoop Distributed File System：即分布式文件系统，简称HDFS。主要用来做数据存储，并提供对应用数据高吞吐量的访问。

• Hadoop Yarn：用于作业调度和集群资源管理的框架。

• Hadoop MapReduce：基于yarn的，能用来并行处理大数据集的计算框架。

2. HDFS：
HDFS是谷歌GFS的一个开源实现，具有扩展性，容错性，海量数据存储的特点：

• 扩展性，主要指很容易就可以在当前的集群上增加一台或者多台机器，扩展计算资源。

• 容错性，主要指其多副本的存储机制。HDFS将文件切分成固定大小的block(默认是128M)，并以多副本形式存储在多台机器上，当其中一台机器发生故障，仍然有其他副本供我们使用。但这个容错并不是绝对的，当所有节点都发生故障，文件就会丢失，不过这样的概率较小。

• 海量数据存储：多台机器构成了一个集群，相对单机能存储更多量的数据。这也是Hadoop解决的最主要问题之一。

数据切分，多副本，容错等机制都是Hadoop底层已经设计好的，对用户透明，用户不需要关系细节。只需要按照对单机文件的操作方式，就可以进行分布式文件的操作。如文件的上传，查看，下载等。

多副本存储示例：

 

以part-1为例进行说明，它被分成三个block，block_id分别是2，4，5，且副本系数为3。可以看到在DataNode上，2，4，5都各存储在了三个节点上，这样当其中一个节点故障时，仍然能够保证文件的可用。block_id存在的必要性在于，在用户需要对文件进行操作时，相应的block能够按顺序进行“组合”起来。

3. YARN：
Yarn的全称是Yet Another Resource Negotiator，负责整个集群资源的管理和调度。例如对每个作业，分配CPU，内存等等，都由yarn来管理。它的特点是扩展性，容错性，多框架资源统一调度。
扩展性和HDFS的扩展性类似，yarn也很容易扩展其计算资源。
容错性，主要是指当某个任务出现异常，yarn会对其进行一定次数的重试。
多框架资源统一调度，这个是相对于hadoop1.0版本的一个优势。区别于hadoop1.0只支持MapReduce作业。而yarn之上可以运行不同类型的作业。如下图所示，很多应用都可以运行在yarn之上，由yarn统一进行调度。

 

4. mapreduce：
是一个分布式计算框架，是GoogleMapReduce的克隆版。和HDFS、Yarn类似，也具有扩展性和容错性的特点，还将具有海量数据离线处理的特点：能够处理的数据量大，但并不是实时处理，具有较大的延时性。

 

WordCount的MapReduce流程如图所示，主要分为Map和Reduce两个过程。Map阶段做映射，对所有输入的单词赋值为1，Reduce阶段做汇总，相同的单词分发到一个节点上并进行求和，最终就可以统计出单词的个数。

hadoop的优势

hadoop的优势主要体现在高可靠性，高扩展性等方面。

高可靠性是指多副本的存储机制和失败作业的重新调度计算。

高扩展性是指资源不够时很容易直接扩展机器。一个集群可以包含数以千计的节点。

其他优势还表现在：hadoop完全可以部署在普通廉价的机器上，成本低。同时它具有成熟的生态圈和开源社区。

狭义hadoop VS 广义hadoop：

狭义hadoop：指一个用于大数据分布式存储(HDFS)，分布式计算(MapReduce)和资源调度(YARN)的平台，这三样只能用来做离线批处理，不能用于实时处理，因此才需要生态系统的其他的组件。

广义的hadoop：指的是hadoop的生态系统，即其他各种组件在内的一整套软件。hadoop生态系统是一个很庞大的概念，hadoop只是其中最重要最基础的部分，生态系统的每一个子系统只结局的某一个特定的问题域。不是一个全能系统，而是多个小而精的系统。

hadoop生态系统

 

由于MapReduce的学习成本相对较高，这样就诞生了一些其他框架。

Hive 处理的是海量结构化日志数据的统计问题。它定义了一种类似SQL的语言Hive QL，借助于hive引擎能将其转换为MapReduce作业并提交到集群上进行运算。hive适用于离线处理。相比之下，SQL的门槛就低得多

Mahout是一个机器学习算法库，实现了很多数据挖掘的经典算法，帮助用户很方便地创建应用程序。

Pig可以将脚本任务转换为MapReduce作业，同样是适用于离线分析。

Oozie是一个工作流调度引擎，用来处理具有依赖关系的作业调度。类似的框架有Azkaban，airflow等。

Zookeeper：分布式协调服务，“动物园管理员”角色，是一个对集群服务进行管理的框架，如维护故障切换等。

Flume：日志收集框架。将多种应用服务器上的日志，统一收集到HDFS上，这样就可以使用hadoop进行处理

Sqoop：提供关系型数据库与HDFS数据相互传输的功能。

Hbase：面向列存储的数据库。适用于实时快速查询的场景。

除此之外，还有spark，kafka，flink，redis等新兴的一些实用框架。

reference：https://blog.csdn.net/zcb_data/article/details/80402411

Hadoop生态系统的特点：

• 开源，社区高活跃

  开源意味着源码可获取，可以直接基于源码进行改造实现个性化需求。社区活跃高意味着迭代更新快，维护的人多。

• 囊括了大数据处理的方方面面

• 具有成熟的生态圈。

hadoop发行版本的选择

• Apache hadoop：解决了单个框架的额问题，综合起来使用会有jar包冲突，不适合于生产环境。

• CDH：Cloudera Distributed Hadoop。商业版本。使用Cloudera Manager对集群进行管理，通过浏览器，不需要通过linux就可以安装，与spark结合的很好。没有jar包冲突的问题。但Cloudera Manager不开源，企业版收费。

  CDH的下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh6/cdh/5/

• HDP：Hortonworks Data Platform。商业版本之一，使用Ambari进行统一管理，对服务的用户收费。