大数据-Hadoop的介绍、配置和集群的使用

HDFS分布式文件系统

分布式：将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现总体中的不同业务，做不同的事情
单机模式
厨房里只有一个人，这个人既要买菜，又要切菜，还要炒菜，效率低。

分布式模式
厨房里有三个人，一个人买菜，一个切菜，一个炒菜，效率提高了。

问题：
1，用户交互系统的压力大，都要访问它
2，单点故障问题
集群
解决上面分布式的问题，引入集群概念
集群：一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干个计算机联合起来工作，可以并行，也可以是备份的

集群相比于分布式方法：备份（多台服务器）
分布式和集群的区别：
分布式：分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解，多个人在一起做不同的事
集群：集群主要是将同一个业务，部署在多个服务器，多个人在一起做同样的事

Hadoop框架介绍

Hadoop是用Java语言实现的开源软件框架，是一个储存和计算的大规模数据的软件平台

Hadoop的核心组件：

1. HDFS（交叉式文件系统）：解决海量数据存储
2. MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
3. YARN（作业调度和集群资源管理框架）：解决资源任务调度

广义的Hadoop：Hadoop生态圈，包括LInux、zookeeper、hive、spark等等

版本
2.x版本，开源社区版

Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别：

• 1.x中mapreduce（数据计算、资源管理）、hdfs（数据存储问题，自动备份）
• 2.x中mapreduce（数据计算）、yarn（资源管理）、hdfs（数据存储问题，自动备份）因为mapreduce压力减轻了，从而更稳定

内部结构

Hadoop集群包括两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离（一个存储，一个管理），但物理上常在一起（指在同一个服务器上）

HDFS模块：

• NameNode：集群中的主节点，用于管理集群中的各种数据。存储元数据
• SecondaryNameNode：用于Hadoop当中元数据（描述数据的数据）信息的辅助管理。（移动硬盘，备份元数据）
• DataNode：集群中的从节点，存储集群中的各种数据

YARN模块：

• ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配
• NodeManager：负责执行主节点分配的任务，实际执行任务

mapreduce模块：
mapreduce计算需要的数据和产生的结果需要HDFS来进行存储。—mapreduce慢的主要原因（读磁盘慢）
mapreduce的运行需要yarn集群来提供资源调度
mapreduce是一个计算框架。map(先分布式计算)、reduce（将分布式计算的结果合并）

单机模式：

集群模式，角色分配：