学习笔记Hadoop（一）—— Hadoop介绍

一、认识大数据

1.1、认识大数据

大数据（Big data）或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工或者计算机，在合理的时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。

1.2、大数据特征

• Volumn：容量，数据的大小
• Variety：种类，数据类型的种类
• Velocity：速度，获取数据的速度

1.3、大数据流程图

1.4、什么是大数据平台？

大数据平台是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

既可以采用开源平台，也可以采用华为、星环等商业级解决方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。

大数据平台的功能：
1、容纳海量数据
2、速度快
3、兼容传统工具
4、利用Hadoop
5、为数据科学家提供支持
6、提供数据分析功能

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二、Hadoop 核心组件

2.1、Apache Hadoop简介

Apache Hadoop是一套用于在由通用硬件构建的大型集群上运行应用程序的框架。它实现了Map/Reduce编程范型，计算任务会被分割成小块（多次）运行在不同的节点上。除此之外，它还提供了一款分布式文件系统（HDFS），数据被存储在计算节点上以提供极高的跨数据中心聚合带宽。

优点：
高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本

2.2、主要模块

• Hadoop Common：基础工具库用以支持其他模块
• HDFS：高可用的分布式文件存储系统
• Hadoop YARN：任务调度和集群资源管理框架
• MapReduce：分布式编程模型
• Hadoop Ozone：Hadoop类存储模型

2.3、Hadoop 分布式文件系统-HDFS

客户端(client)代表用户与namenode和datanode交互来访问整个文件系统

Namenode: 元数据操作，打开、关闭、重命名文件及文件夹、文件块到DataNode映射
DataNode: 文件块生成、删除、复制及执行NameNode的指令

HDFS通过多个文件块来实现大文件存储，所有的文件块都是同样大小（除了最后一个文件块）；
NameNode决定文件块的复制，NameNode定时会收到DataNode的心跳包及块报告。

2.4、Hadoop任务调度和资源管理框架-YARN

YARN 是 Hadoop 中的资源管理系统，它是一个通用的资源管理模块，可为各类应用程序进行资源管理和调度。

ResourceManager ：处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度
NodeManager：单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster：数据切分、为应用程序申请资源，并分配给内部任务、任务监控与容错

• ResourceManager由Scheduler和ApplicationMaster组成；
• Scheduler： 对各个任务及队列分配资源，没有监控及对任务状态的追踪，同时也不保证对失败的任务进行重试
• ApplicationManager： 接受提交的任务，协调第一个用于启动ApplicationMaster的container，同时针对ApplicationMaster的失败提供重试
• ApplicationMaster：从Scheduler请求合适的资源containers，追踪状态及监控进度

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2.5、Hadoop分布式编程模型-MapReduce

MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。

当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归纳）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

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三、Hadoop生态环境

3.1、Apache HBase

• HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文"Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统"
• 高可靠性、高性能、面向列、可伸缩
• HDFS为HBase提供高可靠底层存储支持
• MapReduce为HBase提供高性能计算能力
• Zookeeper为HBase提供稳定服务和failover机制

存储大量的数据（>TB）
需要很高的写吞吐量
大规模数据集很好性能的随机访问（按列）
需要进行优雅的数据扩展
结构化和半结构化的数据
不需要全部的关系数据库特性，例如交叉列、交叉表，事务，连接等等

3.2、Apache Hive

• Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具
• 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行
• 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析
• Hive定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据
• Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作
• Hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的
• Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析

3.3、Apache Sqoop

• Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的
  数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递，可以将一个关系型
  数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到
  Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中
• 可以通过hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS
• 类似于其他ETL工具，使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理
• Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块

3.4、Apache Oozie

• Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
• 它是一个开源工作流引擎，用于管理和协调运行在Hadoop平台上（包括：HDFS、Pig和MapReduce）的Jobs。
• 它围绕着两个核心进行：工作流（Workflow）和协调器（Coordinator），前者定义任务拓扑和执行逻辑，后者负责工作流的依赖和触发。
• Workflow，即工作流，是一个有向无环图 (DAG，Directed Acyclic Graph)，描述了需要执行的 Actions 序列。

3.5、其他

• Flume：一种分布式的、可靠的、可用的服务，其用于高效地搜集、汇总、移动大量日志数据。

• ZooKeeper：一种集中服务，其用于维护配置信息，命名，提供分布式同步，以及提供分组服务。

• Mahout：一种基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架算法集，实现了多种MapReduce模式的数据挖掘算法。

• Spark：一个开源的数据分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，建立于HDFS之上。Spark与Hadoop一样，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。Spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。

• Storm： 一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。

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