Hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上讲，Hadoop通常指的是一个更广泛的概念——Hadoop生态圈

一、Hadoop的发展历史

1. Lucene框架是由Doug Cutting开创的开源软件，用Java进行编写的，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文搜索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎。
2. 2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。
3. 对海量数据的场景，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在大数据方面的三大论文）
   1. GFS—>HDFS 论文链接
   2. Map-Reduce—>MR 论文链接
   3. BigTable—>Hbase 论文链接
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的性能飙升。
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，MapReudce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目中，Hadoop正式诞生，标志着大数据时代的来临。
9. 名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。

二、Hadoop的三大发行版本

• Apache版本最原始（最基础）的版本，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。

1. Apache Hadoop

官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/

2. Cloudera Hadoop

官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh.html
下载地址：https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/cdh_vd_cdh_download.html


（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support。
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。
（5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

3. Hortonworks Hadoop

官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform


（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。
（4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。
（6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。

三、Hadoop的优势

• 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。
• 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。
• 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理的速度。
• 高容错性：能够将失败的任务重新分配。

四、Hadoop的组成

HDFS架构概述

HDFS（Hadoop Distribute File System）的架构概述如下图所示：

YARN架构概述

YARN架构概述，如下图所示：

MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如下图所示
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

五、大数据生态体系

图中涉及的技术名词解释如下：
1）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。
2）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。
3）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：
（1）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。
（2）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。
（3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
（4）支持Hadoop并行数据加载。
4）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。
5）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。
6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）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。
8）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。
10）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。
11）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
12）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。