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Hadoop学习_day01_基础概念

Hadoop

Hadoop是Apache软件基金会旗下的一款Java开源软件框架，提供了大数据存储、计算的一套解决方案。

  • Hadoop HDFS 分布式文件系统：解决海量数据存储
  • Hadoop MAPREDUCE 分布式运算编程框架：解决海量数据计算
  • Hadoop YARN 作业调度和集群资源管理框架：解决集群资源任务调度

  1. 海量数据如何存储？

    分布式存储

  2. 海量数据如何计算？

    分布式计算

1. 大数据导论

1.1 大数据概念

数据：

  • 是事实或观察的结果
  • 是对客观事物的逻辑归纳
  • 适用于表示客观事物的未经加工的原始素材

数据的产生：

  • 对客观事物的计量和记录产生数据

数据存储单位：

Hadoop学习_day01_基础概念_第1张图片

大数据：

  • 是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据结合
  • 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现里和流程优化能力的海量、高增长率

大数据时代：

  • 《大数据时代》纪录片

挑战：

  • 存储
  • 计算

1.2 大数据特点5V

  • Volume 数据体量大
    • 采集数据量大
    • 存储数据量大
    • 计算数据量大
    • TB、PB级别起步
  • Variety 种类、来源多样化
    • 种类：结构化（便于解析的数据）、半结构化（json）、非结构化
    • 来源：日志文本、图片…
  • Value 低价值密度
    • 信息海量但是价值密度低
    • 深度复杂的挖掘分析需要机器学习参与
  • Velocity 速度快
    • 数据增长速度快
    • 获取数据速度快
    • 数据处理速度快
  • Veracity 数据的质量
    • 数据的准确性
    • 数据的可信赖度

1.3 大数据应用场景

  • 电商领域

    精准广告位、个性化推荐、大数据杀熟

  • 传媒领域

    精准营销、猜你喜欢、交互推荐

  • 金融领域

    信用评估、风险管控、客户细分、精细化营销

  • 交通领域

    拥堵预测、智能红绿灯、导航最优规划

  • 电信领域

  • 医疗领域

    智慧医疗、疾病预防、病原追踪

  • ……

1.4 大数据业务分析基本步骤

  1. 明确分析目的和思路

    • 目的是整个分析流程的起点

    • 思路是使分析框架体系化

    • 数据分析方法论：营销管理相关理论

      用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法、4P营销理论

  2. 数据收集

    • 数据从无到有的过程

    • 数据传输搬运的过程

      • 业务数据 RDBMS

      • 日志数据

      • 爬虫数据

      • 互联网公开数据

  3. 数据处理

    数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算

  4. 数据分析

    • 用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析
    • 数据挖掘本质是一种高级的数据分析方法

  5. 数据展现

    数据可视化

  6. 报告撰写

1.5 大数据部门组织架构

Hadoop学习_day01_基础概念_第2张图片

2. 分布式技术

为什么需要分布式技术？

  • 科学技术的发展推动：应用和系统架构的变迁
  • 数据大爆炸，海量数据处理场景面临问题

分布式概述：

  • 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上
  • 彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统
  • 一群互相独立计算机集合共同对外提供服务
  • 对于用户来说，就像是一台计算机在提供服务

分布式 Distributed：

  • 多台机器
  • 每台机器上部署不同组件

集群 Cluster:

  • 多台机器
  • 每台机器上部署相同组件

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负载均衡 Load Balance:

  • 将负载进行平衡，分摊到多个操作单元上进行运行
  • 解决单个无法处理所有任务，多个一起处理的问题
  • 偏向集群

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故障转移 Fail Over:

  • 当活动的服务或应用意外终止时，快速启用冗余或备用的服务器…，接替他们工作
  • 故障转移系统也称为容错系统
  • 核心：设置备份
  • 主备切换的前提是数据状态保持一致

伸缩性 Scalability:

  • 弹性、可扩展性

3. Apache Hadoop

  • 广义：围绕Hadoop打造的大数据生态圈
  • 狭义：Hadoop软件

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发展简史：

  • Hadoop之父：Doug Cutting
  • Hadoop起源于Apache Lucene子项目：Nutch
  • Nutch 的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎
  • 遇到问题：如何解决数十亿网页的存储和索引问题

Hadoop特性优点: [通用性 | 简单]

  • 扩容能力强 scalability
  • 成本低 Economical
  • 效率高 efficiency
  • 可靠性 reliability

应用：

  • Yahoo\Facebook\IBM
  • 百度…

发行版本：

  • 开源社区版：
    • 更新迭代快
    • 开源社区版
  • 商业发行版：稳定兼容性好
    • cloudera \ hortonworks

Hadoop架构变迁：
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4. Hadoop集群搭建

4.1 Hadoop集群简介

  • Hadoop集群包括两个集群：HDFS集群、YARN集群
  • 两个集群逻辑上分离、通常物理上在一起
    • 两个集群互相之间没有依赖、互不影响
    • 某些角色进程往往部署在同一台物理服务器上
  • 两个集群都是标准的主从架构集群
  • HDFS集群（分布式存储）：
    • 主角色 NameNode
    • 从角色 DataNode
    • 主角色辅助角色：SecondaryNameNode
  • Yarn集群（资源管理、调度）
    • 主角色 ResourseManager
    • 从角色 NodeManager（管理资源）
  • MapReduce是计算框架、代码层面的组件

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4.2 Hadoop部署模式

  • 单机模式
  • 伪分布式
  • 集群模式
  • HA高可用

4.3 Hadoop源码编译

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4.4 Hadoop集群安装

  1. 集群角色规划

我滚回去回炉重造Linux。。。 + 虚拟机奇奇怪怪的东西去了

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