Hadoop系列002-从Hadoop框架讨论大数据生态

从Hadoop框架讨论大数据生态

1、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架构

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

2、Hadoop发展历史我这里给大家推荐下我自己创建的大数据资料分享群834325294，这是大数据学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合大数据零基础学习大数据进阶资料。

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1）Lucene–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

2）2001年年底成为apache基金会的一个子项目

3）对于大数量的场景，Lucene面对与Google同样的困难

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。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

8）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象

9）Hadoop就此诞生并迅速发展，标志这云计算时代来临

3、Hadoop三大发行版本

Apache、Cloudera、Hortonworks

1）Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。

2）Cloudera在大型互联网企业中用的较多。

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。

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

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

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。

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文档较好。

2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。

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。

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。

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。我这里给大家推荐下我自己创建的大数据资料分享群834325294，这是大数据学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合大数据零基础学习大数据进阶资料。

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。

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。

4、Hadoop的优势

1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。

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：自动保存多份副本数据，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5、Hadoop组成

5.1 HDFS架构概述

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。

5.2 YARN架构概述

1）ResourceManager(rm)：处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度。

2）NodeManager(nm)：单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来自ApplicationMaster的命令。

3）ApplicationMaster：数据切分、为应用程序申请资源，并分配给内部任务、任务监控与容错。

4）Container：对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。

5.3 MapReduce架构概述

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

6、大数据技术生态体系

7、推荐系统框架图

作者：大数据首席数据师
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