1.Hadoop概述

是什么：Apache™Hadoop项目是可靠，可扩展，分布式计算、分布式存储的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集。

能做什么：搭建大型数据仓库、PB级别数据存储、处理、分析、统计等业务

典型：搜索引擎、日志分析、商业智能、数据挖掘

2.Hadoop核心组件

Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的常用工具。

Hadoop分布式文件系统（HDFS™）：提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。

Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。

Hadoop MapReduce：一个用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。

2.1分布式文件系统HDFS

特点：可扩展、可容错、可海量数据存储

将文件切分成指定大小的数据块（默认128M）并以多副本的存储在多个机器上

数据切分、多副本、容错等操作对于用户是透明的（我们操作的对象是文件，具体切分、多副本是Hadoop底层实现的）

如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；

SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。

热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。

fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。）

edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）

namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。

---

2.2资源调度系统YARN（Yet Another Resource Negotiator ）

负责整个集群资源的管理和调度

特点：可扩展（计算能力不够可添加机器）、可容错性（task出现异常，YARN可进行一定次数的重设）、可多框架资源统一调度

---

2.3分布式计算框架MapReduce

源自于Google的论文，是Google MapReduce的克隆

特点：可扩展性、容错性、海量数量离线处理

映射合并的组合。

---

3.Hadoop优势

3.1高可靠性：

数据存储：数据块多副本

数据计算：重新调度作业计算

3.2高可扩展性

存储、计算资源不够时，可以横向的线性扩展机器

一个集群中可以包含数以千计的节点

3.3其他

存储在廉价机器上，降低成本

成熟的生态圈

---

4.Hadoop发展史

2006年诞生

5.Hadoop生态系统

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

广义的Hadoop：指的是Hadoop生态系统。生态系统中的每一子系统解决某一个特定的问题域。

生态系统：

生态系统特点：

开源、社区活跃；成熟的生态圈；囊括了大数据处理的方方面面

6.Hadoop发行版选择

Apache Hadoop

CDH:Cloudera Distributed Hadoop

HDP:Hortonworks Data Platform