hadoop基础概念之Hadoop核心组件

hadoop核⼼组件概述及hadoop集群的搭建什么是hadoop？ Hadoop 是 Apache 旗下的⼀个⽤ java 语⾔实现开源软件框架，是⼀个开发和运⾏处理⼤规模数据的软件平台。

允许使⽤简单的编程模型在⼤量计算机集群上对⼤型数据集进⾏分布式处理。

hadoop提供的功能：利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理。

狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核⼼组件有：1. hdfs（分布式⽂件系统）（负责⽂件读写）2. yarn（运算资源调度系统）(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)3. MapReduce（分布式运算编程框架）扩展：关于hdfs集群： hdfs集群有⼀个name node(名称节点)，类似zookeeper的leader(领导者)，namenode记录了⽤户上传的⼀些⽂件分别在哪些DataNode上，记录了⽂件的源信息(就是记录了⽂件的名称和实际对应的物理地址)，name node有⼀个公共端⼝默认是9000，这个端⼝是针对客户端访问的时候的，其他的⼩弟(跟随者)叫data node，namenode和datanode会通过rpc进⾏远程通讯。

Yarn集群： yarn集群⾥的⼩弟叫做node manager，MapReduce程序发给node manager来启动，MapReduce读数据的时候去找hdfs(datanode)去读。

(注：hdfs集群和yarn集群最好放在同⼀台机器⾥)，yarn集群的⽼⼤主节点resource manager负责资源调度，应(最好)单独放在⼀台机器。

⼴义上来说，hadoop通常指更⼴泛的概念--------hadoop⽣态圈。

当下的 Hadoop 已经成长为⼀个庞⼤的体系，随着⽣态系统的成长，新出现的项⽬越来越多，其中不乏⼀些⾮ Apache 主管的项⽬，这些项⽬对 HADOOP 是很好的补充或者更⾼层的抽象。

hadoop项目结构及各部分具体内容Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会管理。

它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

其项目结构包括以下几个部分：1. Hadoop Common：这是Hadoop项目的核心模块，包含文件系统、I/O操作、网络通信、安全性等基本功能的实现。

2. Hadoop HDFS：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和管理大量数据。

它将数据分割成块，将这些块存储在不同的计算机上，以实现数据的可靠性和高可用性。

3. Hadoop YARN：这是Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的资源，包括内存、CPU、磁盘等。

它可以将集群资源分配给运行在集群上的应用程序，从而提高资源利用率。

4. Hadoop MapReduce：这是Hadoop的计算模型，用于在分布式环境下执行大数据处理任务。

MapReduce将任务分成更小的子任务，然后在不同的计算机上并行执行这些子任务，最后将结果合并。

除了以上核心部分，Hadoop还包括一些其他功能模块：1. Hadoop Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库，提供了SQL 查询功能。

它可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS上，从而实现大规模数据的查询和分析。

2. Hadoop Pig：这是一个基于Hadoop的数据流语言和平台，用于进行大规模数据处理和分析。

它支持多种数据源和处理方式，可以快速地进行数据的转换和操作。

3. Hadoop HBase：这是一个基于Hadoop的分布式数据库，用于存储大量的结构化数据。

它支持高可用性、可靠性和扩展性，并提供了快速查询和插入数据的功能。

总之，Hadoop是一个强大的大数据处理框架，它的各个部分提供了不同的功能和特性，可以轻松地处理大规模数据。

Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。

Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。

接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。

一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。

HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。

MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。

二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。

Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。

三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。

HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。

四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。

Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。

五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。

hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够存储和处理海量的数据。

它由Apache基金会开发和维护，是目前最流行的大数据处理解决方案之一。

Hadoop的技术、方法以及原理是构成Hadoop 的核心部分，下面我们将对其进行详细的解析。

一、Hadoop的技术1. HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一。

它是一种高度容错的分布式文件系统，具有高可靠性和高可用性。

该文件系统将海量数据分散存储在多个节点上，以实现快速访问和处理。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种编程模型和处理数据的方式。

MapReduce将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。

MapReduce将任务分为Map和Reduce两个阶段。

在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。

在Reduce阶段，计算的结果被合并起来并输出。

3. YARNHadoop资源管理器（YARN）是另一个重要的组件，它是一个分布式的集群管理系统，用于管理Hadoop集群中的资源。

YARN允许多个应用程序同时运行在同一个Hadoop集群上，通过动态管理资源来提高集群的使用效率。

二、Hadoop的方法1. 大数据存储Hadoop通过HDFS实现对海量数据的存储和管理。

HDFS的设计目标是支持大型数据集的分布式处理，它通过多个节点存储数据，提供高可靠性和高可用性。

2. 数据处理Hadoop通过MapReduce实现对海量数据的处理。

MapReduce 将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。

在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。

在Reduce 阶段，计算的结果被合并起来并输出。

3. 数据分析Hadoop通过Hive、Pig和Spark等工具实现数据分析。

这些工具提供了高级查询和数据分析功能，可以通过SQL和其他编程语言来处理海量数据。

hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。

它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。

Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。

1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。

Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。

2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。

它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。

HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。

HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。

3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。

它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。

在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。

总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。

它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。

Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。

TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。

hadoop期末考试总结Hadoop是当前最常用的大数据处理框架之一，经常在企业中被使用进行大规模数据处理和分析。

在本次期末考试中，我们主要学习了Hadoop的基本概念、架构和使用方法。

下面是我对期末考试内容的总结和个人感悟。

一、Hadoop的基本概念和架构1.1 Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够对大规模数据进行分布式存储和处理。

它包括了Hadoop Distributed File System（HDFS）用于分布式存储数据，以及MapReduce用于分布式处理数据。

1.2 Hadoop的架构Hadoop的架构包括了以下几个核心组件：- NameNode：负责管理HDFS中的文件和目录，以及存储文件的元数据。

- DataNode：负责存储文件数据和处理文件的读写操作。

- JobTracker：负责调度和监控MapReduce任务。

- TaskTracker：负责执行MapReduce任务的子任务。

- Secondary NameNode：负责定期备份NameNode的元数据。

- Hadoop客户端：负责与Hadoop集群交互，提交和监控作业。

二、Hadoop的使用方法2.1 Hadoop的安装和配置在期末考试中，我们需要熟悉Hadoop的安装和配置方法。

包括了下载Hadoop的安装包，设置环境变量，修改配置文件等步骤。

在安装和配置过程中，需要注意一些常见问题和注意事项，如操作系统的版本兼容性、文件系统的权限设置等。

2.2 Hadoop的常用命令期末考试中，我们需要掌握Hadoop的常用命令，包括了文件和目录的操作命令、HDFS上数据的上传和下载命令、MapReduce作业的提交和监控命令等。

熟练掌握这些命令对于在实际工作中使用Hadoop非常重要。

2.3 编写和执行MapReduce程序在期末考试中，我们需要学习编写和执行MapReduce程序。

我们需要了解MapReduce的编程模型和基本原理，掌握MapReduce程序的开发流程和调试方法。

hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。

它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。

通过流式数据访问，它提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。

MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。

3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。

它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。

4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。

5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。

6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。

7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。

此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。

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。

Hadoop以及组件介绍⼀、背景介绍在接触过⼤数据相关项⽬的时候常常都会听到Hadoop这个东西，简单来说，他是⼀个⽤分布式计算来处理⼤数据的开源软件，下⾯包含了许多的组件和⼦项⽬，这篇⽂章将会介绍Hadoop的原理以及⼀些组件的应⽤。

⼆、准备⼯作1、确认储存规模有很多的⼤数据项⽬其实数据量跟本没这么⼤，跟本不需要到使⽤Hadoop这类的⼤数据软件，所以，第⼀步应该是先确认数据量有多⼤，真的MySQL跑的太久再去使⽤Hadoop就好。

2、确认数据类型除了结构化数据以外，现在有些⼤数据项⽬需要处理的是⼀些⾮结构化数据，例如⽂本、⾳频、图像、视频之类的，针对这些⾮结构化的数据，需要事先做处理，再⽤相对应的软件进⾏储存。

3、确认数据源数据源⾮常重要，⾸先要先确认数据是否可获取、可⽤，例如微信聊天记录这种的根本就获取不了，⽽且会触犯到隐私。

有些数据需要先做持久化再导⼊到数据库内储存，如何获取想要的数据有时候不是直接从数据库⾥抓这么简单，在获取数据源的时候，也需要考虑数据的质量，否则会提⾼未来使⽤的难度。

三、Hadoop介绍Hadoop的核⼼为HDFS（分布式⽂件系统）和MapReduce（离线计算框架）。

简单来说，HDFS就是将要储存的⽂件分散在不同的硬盘上，并记录他们的位置，⽽MapReduce就是将计算任务分配给多个计算单元，下⾯针对这两个核⼼再做进⼀步的说明。

HDFSHDFS已经成为现在⼤数据的储存标准，他适合储存⼀次写⼊，多次读取的数据，并且他有⾃动检错、快速回复数据的功能，能够避免数据因为硬盘损坏⽽丢失的危险。

HDFS是由DataNode和NameNode组成的，DataNode负责储存数据，⽽NameNode负责管理数据，⼀个NameNode对应多个DataNode，NameNode记录着每个DataNode储存的数据内容，并曝露给上层系统调⽤，也会根据上层的指令对DataNode进⾏增、删、复制。

Hadoop核⼼概念及⼊门HadoopHadoop背景什么是HADOOPHADOOP是apache旗下的⼀套开源软件平台HADOOP提供利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理,HADOOP的核⼼组件有:HDFS（分布式⽂件系统）、YARN（运算资源调度系统）、MAPREDUCE（分布式运算编程框架），⼴义上来说，HADOOP通常是指⼀个更⼴泛的概念——HADOOP⽣态圈HADOOP产⽣背景HADOOP最早起源于Nutch。

Nutch的设计⽬标是构建⼀个⼤型的全⽹搜索引擎，包括⽹页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取⽹页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数⼗亿⽹页的存储和索引问题。

2003年、2004年⾕歌发表的两篇论⽂为该问题提供了可⾏的解决⽅案。

——分布式⽂件系统（GFS），可⽤于处理海量⽹页的存储——分布式计算框架MAPREDUCE，可⽤于处理海量⽹页的索引计算问题。

Nutch的开发⼈员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独⽴项⽬HADOOP，到2008年1⽉，HADOOP成为Apache顶级项⽬，迎来了它的快速发展期。

HADOOP在⼤数据、云计算中的位置和关系云计算是分布式计算、并⾏计算、⽹格计算、多核计算、⽹络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联⽹技术融合发展的产物。

借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS（软件即服务）等业务模式，把强⼤的计算能⼒提供给终端⽤户。

现阶段，云计算的两⼤底层⽀撑技术为“虚拟化”和“⼤数据技术”⽽HADOOP则是云计算的PaaS层的解决⽅案之⼀，并不等同于PaaS，更不等同于云计算本⾝。

HADOOP⽣态圈以及各组成部分的简介HDFS：分布式⽂件系统MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架HIVE：基于⼤数据技术（⽂件系统+运算框架）的SQL数据仓库⼯具HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库Oozie：⼯作流调度框架Sqoop：数据导⼊导出⼯具Flume：⽇志数据采集框架分布式系统概述注：由于⼤数据技术领域的各类技术框架基本上都是分布式系统，因此，理解hadoop、storm、spark等技术框架，都需要具备基本的分布式系统概念什么是分布式分布式系统是由⼀组通过⽹络进⾏通信、为了完成共同的任务⽽协调⼯作的计算机节点组成的系统。

Hadoop⽣态圈各个组件简介Hadoop是⼀个能够对⼤量数据进⾏分布式处理的软件框架。

具有可靠、⾼效、可伸缩的特点。

Hadoop的核⼼是HDFS和MapReduce,HDFS还包括YARN。

1.HDFS(hadoop分布式⽂件系统)是hadoop体系中数据存储管理的他是⼀个基础。

它是⼀个⾼度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。

client:切分⽂件，访问HDFS，与之交互，获取⽂件位置信息，与DataNode交互，读取和写⼊数据。

namenode:master节点，在hadoop1.x中只有⼀个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。

DataNode：slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给namenode.secondary namenode:辅助namenode,分担其⼯作量：定期合并fsimage和fsedits,推送给namenode;紧急情况下和辅助恢复namenode,但其并⾮namenode的热备。

2.mapreduce(分布式计算框架)mapreduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算。

其中map对应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，reduce则对中间结果中相同的键的所有的值进⾏规约，以得到最终结果。

jobtracker：master节点，只有⼀个管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成⼀系列任务，并分派给tasktracker. tacktracker:slave节点，运⾏map task和reducetask;并与jobtracker交互，汇报任务状态。

map task:解析每条数据记录，传递给⽤户编写的map()执⾏，将输出结果写⼊到本地磁盘（如果为map-only作业，则直接写⼊HDFS）。

reduce task:从map的执⾏结果中，远程读取输⼊数据，对数据进⾏排序，将数据分组传递给⽤户编写的reduce函数执⾏。