Hadoop初识

Hadoop初识
1.大数据概念
2.Hadoop的思想之源
3.Hadoop背景介绍
3.1.什么是Hadoop
3.2.Hadoop产生背景
4.Hadoop组成
5.Hadoop的优势
6.HADOOP生态圈以及各组成部分的简介
1.大数据概念
    大数据指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
    主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

2.Hadoop的思想之源
面对的数据和计算难题
大量的网页怎么存储
搜索算法
带给我们的关键技术和思想
GFS → HDFS
Map-Reduce → MR
Bigtable → HBase
3.Hadoop背景介绍
3.1.什么是Hadoop
    1）Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构
    2）Hadoop提供的功能：利用服务器集群，根据用户自定义业务逻辑，解决海量数据的存储和海量数据的分布式分析计算问题。
    3）广义上来说，HADOOP 通常是指一个更广泛的概念——HADOOP 生态圈

3.2.Hadoop产生背景
    HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

2003年-2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。一个是分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储；一个是分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。在此期间，Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节，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。

Hadoop作者Doug cutting，就职Yahoo期间用java开发了Hadoop项目，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索功能，它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。

Hadoop 于 2005 年秋天作为 Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。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

Hadoop的名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。

4.Hadoop组成
Hadoop项目主要包括以下四个模块
Hadoop Common
为其他Hadoop模块提供基础设施（Configuration、RPC、序列化机制、日志操作）
Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System ）
一个提供了高可靠性、搞扩展性和高吞吐量的分布式文件系统
Hadoop Mapreduce
一个分布式的离线并行计算框架，具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
Hadoop YARN
任务调度与集群资源管理的框架

5.Hadoop的优势
1）高可靠性：因为 Hadoop 假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。
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。不同于传统的关系型数据库系统不能扩展到处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。
3）高效性：移动计算而非数据，适用于批处理。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：数据自动保存多份副本，这意味着在故障情况下，存在其他副本可供使用，即副本丢失后可自动恢复，并且能够自动将失败的任务重新分配。可构建在廉价机器上，实现线性（横向）扩展，当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。

6.HADOOP生态圈以及各组成部分的简介

重点组件：
HDFS：分布式文件系统
MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架
HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大
HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库
ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件
Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie：工作流调度框架
Sqoop：数据导入导出工具
Flume：数据采集框架