第一章Hadoop概述

1. Hadoop是什么

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（了解）

Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和索引引擎。
2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目
对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢
学习和模仿Google解决这些问题的办法:微型版Nutch。
可以说Google是Hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)
2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础DougCutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
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份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到 Hadoop 项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。
名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象

3. Hadoop三大发行版本（了解）

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。

Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006
Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH。2008
Hortonworks文档较好，对应产品HDP。2011。Hortonworks现在已经被Cloudera公司收购，推出新的品牌CDP

（1）Apache Hadoop

官网地址：http://hadoop.apache.org

下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html

（2）Cloudera Hadoop

官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh

下载地址：https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-notes/topics/rg_cdh_6_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。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（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。

（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）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。
（4）2018年Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。

4. Hadoop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。

5. Hadoop组成（面试重点）

Hadoop1.x、2.x、3.x区别

在 Hadoop1.x时代Hadoop中的MapReduce时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。

在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度MapReduce只负责运算，

Hadoop3.x在组成上没有变化。

5.1 HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。

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)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

5.2 YARN 架构概述

Yet Another Resource Negotiator简称YARN ，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。

5.3 MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce

Map阶段并行处理输入数据
Reduce阶段对Map结果进行汇总

5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系

6. 大数据技术生态体系

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；

3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；

4）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。

5）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。

6）Oozie：Oozie是一个管理Hadoop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。

9）ZooKeeper：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。