Hadoop理论笔记
1 概述
1.1Hadoop简介
Hadoop：分布式计算平台。基于Java实现。为用户提供底层细节透明的分布式基础架构。行业大数据标准开源软件。是Apache公司旗下的。
1.2发展简史
当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。
如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。 我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。
Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。
同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。
1.3Hadoop的特性
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个方面的特性：
- 高可靠性
- 高效性
- 高可扩展性
- 高容错性
- 成本低
- 运行在Linux平台上
- 支持多种编程语言
其中高可靠性和高容错性是通过采用冗余数据存储方式实现的，当一个副本发生故障或出现错误后，其他副本能够在Zookeeper的协同服务下正常工作。
Hadoop采用分布式存储和分布式处理技术，海量数据处理能力尤其出色，具有高效性。
Hadoop采用廉价的计算机集群，容易横向扩展（追加计算机结点），成本也低。那么，怎么区分一个独立的计算机结点呢？通常以主板作为计算机集群中区分不同计算机结点的独立单位。
1.4在国内应用现状
国内采用Hadoop的公司主要有百度、淘宝、网易、华为、中国移动等。
应用发展（这部分建议好好读读）：
2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。
同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。
这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。
编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。
这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。
2 Hadoop项目结构
Hadoop作为分布式计算平台，包含许多的技术模块。以上三张都是他的生态系统图，总体上相差不大。哇，好多名词，看了也不知道啥意思？确实。不用着急，下面将从Hadoop的发展来讲他为什么开发出上面那些技术模块？那些技术模块的应用场景是什么？相信看完之后你就真的上面那些主要的名词是什么意思，也就能看懂上面的图了。
大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。
在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。 一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。
而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。 在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。
除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。
我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群。 事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。 但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。 正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。
上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。 此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。
好吧，看完了上面你一定发现还是不理解许多名称，那你再看看下面这张表，或许会get到更多的金子。
| 组件 |
功能 |
| HDFS |
分布式文件系统 |
| MapReduce |
分布式并行编程模型 |
| YARN |
资源管理和调度器 |
| Tez |
运行在YARN之上的下一代Hadoop查询处理框架 |
| Hive |
Hadoop上的数据仓库 |
| HBase |
Hadoop上的非关系型的分布式数据库 |
| Pig |
一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，提供类似SQL的查询语言Pig Latin |
| Sqoop |
用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递 |
| Oozie |
Hadoop上的工作流管理系统 |
| Zookeeper |
提供分布式协调一致性服务 |
| Storm |
流计算框架 |
| Flume |
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 |
| Ambari |
Hadoop快速部署工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控 |
| Kafka |
一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据 |
| Spark |
类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架 |
好了，在大致了解他的项目结构（大致技术模块的功能及场景）后，我们来看下他的处理流程图：
前面提到了实时流（流处理）、高线流（批处理），上图就是从这两个线路进行呈现。
附文(百度的)：
HDFS：分布式文件系统
MapReduce：分布式处理框架（批处理）。MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
YARN：资源管理框架。 （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。这里的应用程序是指传统的MapReduce作业或作业的DAG（有向无环图）。在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的资源隔离。
Hive: 数据仓库工具，用于进行数据整理，特殊查询，分析存储。由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。 Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HiveQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于数据仓库的统计分析。
HBase:列式数据库。HBase是Google Bigtable克隆版，HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。 具有强大的非结构化数据处理能力，良好的横向扩展能力。
Pig:数据流语言和运行环境。其流式语言更加易懂和简单和抽象。
ZooKeeper:分布式协同服务。Zookeeper是Chubby克隆版，主要解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
Mahout:提供了机器学习领域经典算法的实现（聚类、推荐过滤等）。
Flume: 日志系统。Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。 它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。
Sqoop:用来在Hadoop和关系型数据库之间交换数据
Ambari:基于Web的部署工具。他目前已支持Hadoop的大多数组件，如上面的HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Pig、Sqoop等。