Hadoop基本概述

一、Hadoop基本概述

1、Hadoop简介

1. Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
2. 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3. 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

2、Hadoop优势（4高）

1. 高可靠性: Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失。
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。
3. 高效性：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：能够自动将失败的任务重新分配。

3、Hadoop组成（面试重点）

• Hadoop 1.x和Hadoop2.x区别：

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• HDFS架构概述

  1. NameNode (nn)：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
  2. DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
  3. Secondary NameNode(2nn)：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。

• YARN架构概述

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• MapReduce架构概述

  • MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
    • Map阶段并行处理输入数据
    • Reduce阶段对Map结果进行汇总
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4、大数据技术生态体系

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• 技术名词解释如下：

  • 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)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 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。
  • Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
  • Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
    • 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
    • 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
    • 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
    • 支持Hadoop并行数据加载。
  • Storm：Storm用于“连续计算”，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。
  • Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
  • Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
  • Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
  • 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。
  • R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
  • Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
  • ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、 分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

5、推荐系统框架图

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