Hadoop 概述

作者: Peacenloves | 来源:发表于2018-06-03 19:43 被阅读0次

    1. hadoop是什么?

    1. Apache开源软件
    2. 计算框架--》分布式、可靠、可伸缩(任何节点删除添加不会影响)
    3. 搜索引擎、海量数据存储

    2. hadoop解决了什么?

    1. 海量数据存储
    2. 数量级进制
    3. 如何存储-》HDFS
    4. 如何计算-》MapReduce

    3. Hadoop核心组件之分布式文件系统HDFS

    1. 源自于Google的GFS论文,沦为发表于2003年10月
    2. HDFS是GFS的克隆版
    3. HDFS特点:扩展性(集群扩展)&容错性(多副本的方式存储)&海量数据存储
    4. 将文件切分成指定大小(默认128M)的数据库并以多副本的方式存储在多个机器上
    5. 数据切分、多副本、容错等操作对用户是透明的

    4. Hadoop核心组件之资源调度系统YARN

    1. YARN:Yet Another Resource Negotiator(另一种资源协调者)
    2. 负责整个集群资源的管理和调度(计算占用CPU,占用内存)
    3. YARN特点:扩展性(添加机器)&容错性(对任务进行重试)&多框架资源统一调度(2.0以后添加:MR,Spark等)


      yarn.png

    5. Hadoop核心组件之分布式计算框架MapReduce

    1. 源自Google的MapReduce论文,论文发表于2004年12月
    2. MapReduce是Google MapReduce的克隆版
    3. MapReduce特点:扩展性&容错性&海量数量离线处理


      mr.png

    6. Hadoop优势

    1. 高可靠性

    1. 数据存储:数据块多副本
    2. 数据计算:重新调度计算

    2. 高扩展性

    1. 存储/计算资源不够时,可以横向的线性扩展机器
    2. 一个集群中可以包含数以千计的节点

    3. 其他

    1. 存储在廉价机器上,降低成本
    2. 成熟的生态圈

    7. Hadoop的发展史

    8. Hadoop的生态系统

    1. 狭义的Hadoop: 是一个适合大数据分布式存储(HDFS)、分布式计算(MapReduce)和资源调度(YARN)的平台;
    2. 广义的Hadoop:指的是Hadoop的生态系统,Hadoop生态系统是一个很庞大的概念,Hadoop是其中最重要最基础的一个部分;生态系统中的每一子系统只解决摸一个特定的问题域(甚至可能很窄),不搞统一型的一个全能系统,而是小而精的多个小系统。


      hadoop.png

    9. Hadoop生态系统的特点

    1. 开源、社区活跃
    2. 囊括了大数据处理的方方面面
    3. 成熟的生态圈

    10. Hadoop常用发行版及选型

    1. Apache Hadoop
    2. CDH:Cloudera Distributed Hadoop
    3. HDP:Hortonworks Data Platform

    11. Hadoop企业应用案例之消费大数据

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