Hadoop--基本概念

一、Hadoop是什么

1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础框架
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

二、Hadoop发展历史

1、 Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件，用Java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，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。
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2、2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。
3、对于海量数据的场景，Lucene面对与Google同样的困难，存储数据困难，检索速度慢。
4、学习和模仿Google解决这些问题的办法︰微型版Nutch。
5、可以说Google是Hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)

• GFS—>HDFS
• Map-Reduce—>MR
• BigTable—>HBase

6、2003-2004年，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。
7、 2005年Hadoop 作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
8、 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。
9、名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象
10、Hadoop就此诞生并迅速发展，标志着大数据时代来临。

三、Hadoop三大发行版本

Hadoop三大发行版本:Apache、Cloudera、Hortonworks
Apache版木最原始（最基础）的版木，对于入门学习最好。
Cloudera.在大型互联网企业中用的较多。
Hortonworks 文档较好

四、Hadoop的优势（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。

五、Hadoop1.x和Hadoop2.x的区别

六、Hadoop的组成

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。

七、yarn框架

1、ResourceManager (RM)主要作用如下
（1）处理客户端请求
（2）监控NodeManager
（3）启动或监控ApplicationMaster
（4）资源的分配与调度

2、NodeManager (NM)主要作用如下
（1）管理单个节点上的资源
（2）处理来自ResourceManager的命令
（3）处理来自ApplicationMaster的命令

3、ApplicationMaster (AM)作用如下
（1）负责数据的切分
（2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务
（3）任务的监控与容错

4、Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

八、MapReduce框架概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段: Map和Reduce
1、Map阶段并行处理输入数据。
2、Reduce阶段对Map结果进行汇总。

九、大数据技术生态体系

十、推荐系统框架图