Hadoop基础（二）：从Hadoop框架讨论大数据生态

1 Hadoop是什么

 

 

 2 Hadoop三大发行版本

 

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。

 

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/

 

1. Cloudera Hadoop

 

官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html

 

下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

 

（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）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，彻底开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所加强。

 

（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。

 

（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 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。

 

（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。

 

（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。

3Hadoop的优点（4高）

 

 

 4 Hadoop组成（面试重点）

Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别

4.1 HDFS架构概述

 

HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构概述，如图2-23所示。

 

 

 

图2-23 HDFS架构概述

4.2 YARN架构概述

 

YARN架构概述，如图2-24所示。

 

 

 

图2-24  YARN架构概述

4.3  MapReduce架构概述

 

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如图2-25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

 

5 大数据技术生态体系

图中涉及的技术名词解释以下：

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，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。

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。

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：

（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。

（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。

（3）支持经过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”，对数据流作连续查询，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。能够基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop做业（job）的工做流程调度管理系统。

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。

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。

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。

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。

 

6 推荐系统框架图