啃掉Hadoop系列笔记(01)-Hadoop框架的大数据生态

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）广义上来讲，HADOOP一般是指一个更普遍的概念——HADOOP生态圈

2、Hadoop发展历史

    1）Lucene--Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google相似的全文搜索功能，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年年末成为apache基金会的一个子项目

    3）对于大数量的场景，Lucene面对与Google一样的困难

    4）学习和模仿Google解决这些问题的办法 ：微型版Nutch

    5）能够说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 做为 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) 分别被归入称为 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

    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。

        2.1）2008年成立的Cloudera是最先将Hadoop商用的公司，为合做伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。

        2.2）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

        2.3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，彻底开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所加强。

        2.4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，能够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便是对Hadoop的技术支持。

        2.5）Cloudera的标价为每一年每一个节点4000美圆。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。

        3.1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。

        3.2）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。

        3.3）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。

        3.4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也一样是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。

        3.5）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为入门提供了一个很是好的，易于使用的沙盒。

        3.6）Hortonworks开发了不少加强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop可以在包括Window Server和Windows Azure在内的microsoft Windows平台上本地运行。订价以集群为基础，每10个节点每一年为12500美圆。

4、Hadoop的优点

    1）高可靠性：由于Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，由于它维护多个工做数据副本，在出现故障时能够对失败的节点从新分布处理。

    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是并行工做的，以加快任务处理速度。

    4）高容错性：自动保存多份副本数据，而且可以自动将失败的任务从新分配。

5、Hadoop组成

    1）概述

        1.1）Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。

        1.2）Hadoop MapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。

        1.3）Hadoop YARN：做业调度与集群资源管理的框架。

        1.4）Hadoop Common：支持其余模块的工具模块。

    2）HDFS架构概述

        2.1）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），以及每一个文件的块列表和块所在的DataNode等。

        1.2）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。

        1.3）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。

    3）YARN架构概述

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

        3.2）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；

        3.3）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。

        3.4）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。

    4）MapReduce架构概述

        MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce

        4.1）Map阶段并行处理输入数据

        4.2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

    5）大数据技术生态体系

        5.1）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，能够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，也能够将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

        5.2）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种数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各类数据接受方（可定制）的能力。

        5.3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有以下特性：

            5.3.1）经过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即便数以TB的消息存储也可以保持长时间的稳定性能。

            5.3.2）高吞吐量：即便是很是普通的硬件Kafka也能够支持每秒数百万的消息

            5.3.3）支持经过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

            5.3.4）支持Hadoop并行数据加载。

        5.4）Storm：Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工做者集群的另外一种方式。Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流作连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

        5.5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。能够基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

        5.6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop做业（job）的工做流程调度管理系统。Oozie协调做业就是经过时间（频率）和有效数据触发当前的Oozie工做流程。

        5.7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不一样于通常的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

        5.8）Hive：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能够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，能够将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优势是学习成本低，能够经过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，没必要开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

        5.10）R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操做环境。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。

        5.11）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库，当前Mahout支持主要的4个用例：

            推荐挖掘：搜集用户动做并以此给用户推荐可能喜欢的事物。

            汇集：收集文件并进行相关文件分组。

            分类：从现有的分类文档中学习，寻找文档中的类似特征，并为无标签的文档进行正确的归类。

            频繁项集挖掘：将一组项分组，并识别哪些个别项会常常一块儿出现。

        5.12）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。