一起认识Hadoop(cai)
hadoop 基本介绍
hadoop 基本介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。
它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的研究论文提出，并得到Apache软件基金会的支持和维护。
Hadoop通过将大规模数据集分布式存储在集群中的多个节点上，然后在节点上并行处理数据，大大加快了数据处理的速度。
Hadoop的核心组件包括：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储大规模数据集的分布式文件系统，可以将数据分布式存储在多个节点上，并提供高容错性和可靠性。
2. MapReduce：用于并行处理存储在HDFS中的数据。
它将作业分成若干个Map和Reduce阶段，并在多个节点上并行执行，最后将结果汇总。
3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：用于资源管理和作业调度的框架。
它可以将集群的计算和存储资源分配给MapReduce作业，并管理作业的执行。
Hadoop具有以下特点：1. 可扩展性：Hadoop可以在大规模的集群环境中存储和处理大量的数据。
2. 高容错性：Hadoop通过将数据复制到多个节点上实现高容错性，即使某个节点发生故障，数据仍然可以可靠地访问。
3. 高可靠性：Hadoop使用复制机制来确保数据的可靠性，即使某个节点丢失数据，仍然可以从其他节点上找回数据。
4. 低成本：Hadoop通过使用廉价的硬件和开源软件，降低了存储和处理大数据集的成本。
总而言之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，适用于存储和处理大规模数据集。
它的可扩展性、高容错性和低成本使其成为处理大数据的首选框架之一。
对hadoop的认识
Hadoop是一个分布式计算框架，由Apache软件基金会开发。
它允许在跨多个计算机集群上进行大规模数据处理和分析，是大数据处理领域的重要工具之一。
一、Hadoop的背景和意义随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理的需求。
Hadoop的出现，为大数据处理提供了一种有效的解决方案。
Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性和安全性等特点，能够处理海量数据，并且可以运行在廉价的硬件设备上。
二、Hadoop的核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，可以将数据存储在多个计算机节点上，并实现数据的高可靠性、高扩展性和高效性。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，它可以将大规模数据处理任务分解为多个小任务，并在多个计算机节点上并行执行，从而加速数据处理速度。
三、Hadoop的应用场景数据存储和处理：Hadoop可以用于存储和处理大规模数据，例如日志数据、社交媒体数据、电商数据等。
数据分析：Hadoop可以用于进行数据分析，例如数据挖掘、机器学习、数据可视化等。
数据备份和恢复：Hadoop可以用于数据备份和恢复，因为它具有高可靠性和高扩展性。
其他应用：除了上述应用场景外，Hadoop还可以用于搜索引擎、推荐系统、云计算等领域。
四、Hadoop的发展趋势生态系统的完善：随着Hadoop的不断发展，其生态系统也在不断完善。
越来越多的企业开始采用Hadoop技术，并且出现了许多与Hadoop相关的开源项目和商业产品。
性能的提升：随着硬件设备的不断升级和优化，Hadoop的性能也在不断提升。
未来，Hadoop将会更加高效、稳定和可靠。
云端化：随着云计算的不断发展，越来越多的企业开始将Hadoop部署在云端。
云端化可以提供更好的可扩展性、高可用性和安全性，并且可以更加方便地管理和维护Hadoop集群。
Hadoop简介
Hadoop介绍适用问题范围Hadoop是一个大规模分布式批处理架构，虽然它在单台计算机上也能使用，但它的真正能力是在成百上千计算机上运行时才显现出来，Hadoop可以高效地将大量工作高效地分布到一组计算机上。
它能处理多大量的工作？Hadoop面对的处理工作比许多现在系统处理要高几个数量级，几百G的数据，只不过在Hadoop眼里不过是小数据量。
实际上Hadoop是设计来对付“We级的”的数据，“Web级”数据大小范围在几百G到T级，甚至P级。
在这种规模下，输入数据很可能甚至不能存入单个计算机的磁盘中，更不用说内在了，所以Hadoop中包括一个分布式文件系统，它将输入文件分成块，将这些块传输到你的集群中的计算机上保存，这样，原问题可以使用集群中所有计算机并行处理，那么得到计算结果的效率也就最高。
大规模的挑战进行大规模计算是很困难的，要处理大规模数据需要将数据分布到多台机器上并行处理，第当多台机器之间需要协作时，失败的几率就很升高。
在单台机器环境中，失败并不是设计者经常关心的问题，因为机器崩溃了，反正是无法将程序恢复的。
但在分布式环境中，局部失败是经常会发生的，比如网络会因为交换机和路由器崩溃局部失败或全部失败；数据有可能因为意外的网络阻塞没有按时到达特定结点；运算结点可能因为过热导致磁盘崩溃或用完了内存或磁盘空间；数据可能出错，也可能传输时发生错误；不同实现或不同版本软件在使用协议时有细微的差别；时钟可能变的不同步；锁文件可能没释放；可能在分布式不可打断的传输时受到干扰，导致网络连接中途断开，等等。
在上述每一种情况下，分布式系统的正常工作部分应该可以从失败中恢复，或使用户不需要关心这些错误，也可以继续正常工作。
显然，提供这种弹性是软件工程的巨大挑战。
不同的分布式系统会着重处理不同的几种失败，而不太关注另外的失败类型。
Hadoop没有提供安全模型，也没有防止恶意插入数据的安全机制，比如它无法控制一个在结点间的攻击，然而，它在硬件失败和数据阻塞方面的设计非常健壮，其它的分布式系统数据它们所要处理的问题(比如，高安全性)需求做出了不同的权衡。
hadoop认识总结
一、对hadoop的基本认识Hadoop是一个分布式系统基础技术框架，由Apache基金会所开发。
利用hadoop，软件开发用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，从而达到充分利用集群的威力高速运算和存储的目的。
Hadoop是根据google的三大论文作为基础而研发的，google的三大论文分别是：MapReduce、GFS和BigTable。
因此，hadoop也因此被称为是google技术的山寨版。
不过这种“山寨版”却成了当下大数据处理技术的国际标准（因为它是世界上唯一一个做得相对完善而又开源的框架）。
Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。
MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。
这不是什么新思想，其实它的本质就是一种“分治法”的思想，把一个巨大的任务分割成许许多多的小任务单元，最后再将每个小任务单元的结果汇总，并求得最终结果。
在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。
任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
多任务、并行计算、云计算，这些词汇并不是新名词，在hadoop出现之前，甚至在google出现之前，就已经出现过分布式系统和分布式程序，hadoop 新就新在它解决了分布式系统复杂的底层细节，程序员可以在不了解底层分布式细节的情况下编写高效的分布式程序，hadoop服务会自动将任务分配给不同的计算机节点，由这些节点计算最后汇总并处理计算结果。
hadoop通俗讲解
hadoop通俗讲解Hadoop通俗讲解大数据时代已经来临，海量的数据涌入各行各业，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项重要的任务。
而Hadoop作为一种分布式计算框架，正在成为处理大数据的首选工具，下面我们就来通俗地介绍一下Hadoop是什么以及它的工作原理。
Hadoop最初是由Apache基金会作为一个开源项目开发的，它的目标是解决传统关系型数据库无法处理的大规模数据的存储和分析问题。
Hadoop主要由两部分组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是Hadoop的存储层，它将大文件分割成多个小文件，并将这些小文件存储在不同的计算机节点上。
这样做的好处是可以将数据分散存储在多个计算机上，实现数据的冗余备份和高可靠性。
同时，HDFS还具备高吞吐量的特点，可以快速地读取和写入大量的数据。
而MapReduce则是Hadoop的计算层，它采用了分布式计算的思想，将数据分成多个小块，分发到不同的计算机节点上进行并行计算。
MapReduce将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce 阶段。
在Map阶段，每个计算机节点都会对数据进行处理，并生成中间结果。
而在Reduce阶段，所有中间结果会被汇总起来，最终得到最终的计算结果。
通过这种方式，Hadoop可以高效地处理大规模数据的计算任务。
Hadoop的工作原理可以用以下几个步骤来概括：1. 数据切分：Hadoop将大文件切分成多个小文件，每个小文件都会被分发到不同的计算机节点上进行处理。
2. Map阶段：在Map阶段，每个计算机节点都会对自己所负责的数据进行处理，并生成中间结果。
这些中间结果会被保存到本地磁盘上。
3. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Hadoop会将相同的中间结果收集到一起，并按照某种规则进行排序和分组，以便后续的Reduce阶段进行处理。
4. Reduce阶段：在Reduce阶段，Hadoop会对Shuffle阶段得到的中间结果进行汇总和计算，得到最终的计算结果。
hadoop概述
hadoop概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Apache基金会开发和
维护。
Hadoop可以存储和处理大规模数据集，它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它可以将大型数据集分成多个块，并
将这些块存储在不同的计算机上。
这种方式可以提高数据的可靠性和
可扩展性。
同时，HDFS还有自动备份和恢复机制，确保数据的安全性。
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。
MapReduce 将任务分成两个阶段：map阶段和reduce阶段。
在map阶段中，输入数据被划分为多个小块，并由不同的计算机并行处理。
在reduce阶段中，结果被合并为最终输出。
除了核心组件之外，Hadoop还有许多其他组件来增强其功能。
例如：
1. YARN：资源管理器，用于管理计算资源并调度任务。
2. Hive：基于SQL语言的数据仓库工具。
3. Pig：高级脚本语言，用于执行复杂的数据流转换。
4. HBase：非关系型数据库，用于存储半结构化或非结构化数据。
5. ZooKeeper：分布式应用程序协调服务。
总之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它可以存储和处理大规模数据集，并提供了许多组件来增强其功能。
Hadoop已经成为许多企业和组织的首选解决方案，用于处理大规模数据集。
hadoop的理解
hadoop的理解Hadoop是一种开源分布式计算平台，主要用于大规模数据处理和存储。
Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，并且在这个基础上逐步发展出了一系列的子项目，例如HBase、Hive等等。
HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，它的设计灵感来源于Google的GFS（Google文件系统）。
与传统的文件系统不同，HDFS将大文件和数据集分割成许多块，并将这些块分散存储在多个计算机上。
这个过程称为数据分片，即将一个文件分成多个块，每个块都存储在计算机“集群”中的一个节点上。
这种设计能够有效地扩展数据存储容量，从而适用于大规模数据存储。
MapReduce是Hadoop中的编程模型，它可以将大数据集分为小的数据块并行处理，在每个数据块上执行相同的操作，然后再将结果合并。
MapReduce处理的数据可以存储在HDFS中，也可以存储在其他分布式存储系统中。
MapReduce的优点在于并行计算能力强，能够加速大规模数据处理任务。
在Hadoop中，还有一些其他的子项目，比如：1. HBase：Hadoop数据库，用于存储和处理非关系型数据，并在Hadoop集群中提供实时访问和存储。
2. Hive：Hadoop数据仓库，用于将结构化数据映射到Hadoop上，并提供数据查询和分析的功能。
3. Pig：一个高级的数据流编程语言和执行环境，用于在Hadoop集群上处理大规模数据集。
4. Mahout：一个机器学习库，用于在Hadoop上实现大规模机器学习任务。
Hadoop已成为处理大规模数据的标准工具之一，尤其在互联网、金融、医疗、电信等领域得到广泛应用。
Hadoop的主要优点在于可以使用廉价的硬件构建大型计算集群，而且可以在不断增长的数据量和处理需求下进行横向扩展，具有高可靠性和可扩展性。
因此，学习和掌握Hadoop对于从业人员来讲是非常有用的。
hadoop的概念(一)
hadoop的概念(一)Hadoop简介Hadoop是一种开源的分布式计算框架，具有可扩展性和高可靠性。
它被设计用于处理大规模数据集，并能够在集群中的多台计算机上高效地存储和处理数据。
分布式计算和存储•Hadoop基于分布式计算概念，将任务划分为多个子任务，并在多台计算机上并行处理这些子任务，以加快计算速度。
•Hadoop通过将数据分散存储在多个计算机节点上，实现了高可靠性和容错性。
即使其中一台计算机出现故障，数据也可以被恢复和处理。
Hadoop的核心组件Hadoop分布式文件系统（HDFS）•HDFS是Hadoop的存储子系统，用于将大文件切分成块并在集群内的多台计算机上进行存储。
它提供了高吞吐量访问数据的能力。
Hadoop YARN•Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 的资源管理系统，负责分配集群资源和调度任务。
•YARN将计算资源（CPU、内存等）划分为容器，通过容器分配给不同的任务，并管理任务的执行。
Hadoop MapReduce•Hadoop MapReduce是Hadoop的计算模型，它将大规模任务划分为多个较小的子任务，分布在集群中的计算机上并行处理。
•MapReduce模型包括map阶段（数据划分和处理）和reduce阶段（结果汇总），可有效处理大规模数据。
Hadoop生态系统Hadoop生态系统包括许多与Hadoop集成的工具和项目，扩展了其功能。
•Hadoop Hive：一种基于HiveQL（类似SQL）的数据仓库工具，用于在Hadoop上进行数据查询和分析。
•Hadoop Pig：一种类似于脚本语言的数据流处理工具，用于快速编写MapReduce任务。
•Hadoop Spark：一种快速而通用的计算引擎，可与Hadoop集成，提供更高的性能和更复杂的数据处理能力。
•Hadoop HBase：一种分布式非关系数据库，用于存储大规模结构化和半结构化数据。
海量数据处理技术——Hadoop介绍
海量数据处理技术——Hadoop介绍如今，在数字化时代，数据已经成为企业和组织中最重要的资产之一，因为巨大量的数据给企业和组织带来了更多的挑战，比如如何存储、管理和分析数据。
随着数据越来越庞大，传统方法已经无法胜任。
这正是Hadoop出现的原因——Hadoop是一个开源的、可扩展的海量数据处理工具。
本文将介绍什么是Hadoop、它的架构和基本概念、以及使用的应用场景。
一、什么是HadoopHadoop是一种基于Java的开源框架，它可以将大量数据分布式分割存储在许多不同的服务器中，并能够对这些数据进行处理。
Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，旨在解决海量数据存储和处理的难题。
Hadoop采用了一种分布式存储和处理模式，能够高效地处理PB级别甚至EB级别的数据，使得企业和组织能够在这些大量数据中更快地发现价值，并利用它带来的价值。
二、 Hadoop架构和基本概念Hadoop架构由两个核心组成部分构成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce的执行框架。
1. HDFSHDFS以可扩展性为前提，其存储处理是在上面构建的，它在集群内将数据分成块（Block），每个块的大小通常为64MB或128MB，然后将这些块存储在相应的数据节点上。
HDFS架构包含两类节点：一个是namenode，另一个是datanode。
namenode是文件系统的管理节点，负责存储所有文件和块的元数据，这些元数据不包括实际数据本身。
datanode是存储节点，负责存储实际的数据块，并向namenode报告其状态。
2. MapReduceMapReduce是一个处理数据的编程模型，它基于两个核心操作：map和reduce。
Map负责将输入数据划分为一些独立的小片段，再把每个小片段映射为一个元组作为输出。
Reduce将Map输出的元组进行合并和过滤，生成最终输出。
hadoop概述
hadoop概述一、简介Hadoop是一个实现了MapReduce计算模式的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop计算框架最核心的设计是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce，HDFS单看全称就知道，实现了一个分布式的文件系统，MapReduce则是提供一个计算模型，基于分治策略。
二、Hadoop特性第一，它是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
其次，Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，且开源，任何人都可以使用。
hadoop是适合大数据的分布式存储和计算平台，作者Doug Cutting ,受google三篇大数据论文启发。
Google File System中文版/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88_1.0.pdf Google MapReduce中文版/wp-content/uploads/Google-MapReduce%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88_1.0.pdf Google Bigtable中文版/wp-content/uploads/Google-Bigtable%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88_1.0.pdf Hadoop生态系统三、Hadoop的核心项目HDFS: hadoop distributed file system 分布式文件系统MapReduce: 并行计算框架，基于文件系统进行数据计算。
四、HDFS的架构主从结构主节点只有一个：namenode,从节点有很多个：datanodes.namenode负责接收用户操作请求，维护文件系统的目录结构。
Hadoop简介
fileSystem.mkdirs(new Path("/test"));
} //上传本地文件到HDFS
fileSystem.copyFromLocalFile(src, dst);
fileSystem.copyFromLocalFile(delSrc, src, dst); fileSystem.copyFromLocalFile(delSrc, overwrite, src, dst); fileSystem.copyFromLocalFile(delSrc, overwrite, srcs, dst);
HDFS JAVA API
//重命名HDFS文件 fileSystem.rename(src, dst); //删除文件, True 表示递归删除
fileSystem.delete(new Path("/d1"), true);
//查找某个文件在HDFS集群的位置 FileStatus fs = fileSystem.getFileStatus(new Path("/data")); BlockLocation[] bls=fileSystem.getFileBlockLocations(fs, 0, fs.getLen()); for (int i = 0,h=bls.length; i < h; i++) { String[] hosts= bls[i].getHosts(); System.out.println("block_"+i+"_location: "+hosts[0]); } //获取HDFS集群上所有节点名称信息 DistributedFileSystem hdfs = (DistributedFileSystem) fileSystem; DatanodeInfo[] dns=hdfs.getDataNodeStats(); for (int i = 0,h=dns.length; i < h; i++) {
hadoop介绍讲解
hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。
它的目标是处理大规模数据集。
Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。
Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。
以下是hadoop的详细介绍。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。
HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。
HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。
它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。
它分为两个阶段：Map和Reduce。
Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。
MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。
3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。
这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。
Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。
Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。
Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。
4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。
同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。
5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。
Hadoop简介
3.Hadoop 原理
3.Hadoop 原理
Hadoop与Google MapReduce的对应关系
3.Hadoop 原理
Hadoop core Hadoop的核心子项目，提供了一个分布式文件系统 (HDFS)和支持MapReduce的分布式计算。 HBase 建立在Hadoop内核之上，提供可靠的，可扩展的分 布式数据库。 ZooKeeper 一个高效的，可扩展的协调系统。分布式应用可以使 用ZooKeeper来存储和协调关键共享状态。 PIG 建立于Hadoop内核之上，是一种支持并行计算运行 框架的高级数据流语言。
2.Hadoop 起源
2.Hadoop 起源
Google提出的“MapReduce”分布式计算 框架，主要分为以下几个部分：
MapReduce GFS BigTable Chubby
2.Hadoop 起源
分布式大规模数据处理MapReduce 在Google数据中心会有大规模数据需要处理，比如被网 络爬虫（Web Crawler）抓取的大量网页等。由于这些数据 很多都是PB级别，导致处理工作不得不尽可能的并行化，而 Google为了解决这个问题，引入了 MapReduce这个编程模 型，MapReduce是源自函数式语言，主要通过"Map（映射 ）"和"Reduce（化简）"这两个步骤来并行处理大规 模的数 据集。 Map会先对由很多独立元素组成的逻辑列表中的每一个 元素进行指定的操作，且原始列表不会被更改，会创建多个 新的列表来保存Map的处理结果。也就意味着，Map操作是 高度并行的。当Map工作完成之后，系统会先对新生成的多 个列表进行清理（Shuffle）和排序，之后会这些新创建的列 表进行Reduce操作，也就是对一个列表中的元素根据Key值 进行适当的合并。
hadoop基本概念 -回复
hadoop基本概念-回复Hadoop基本概念：了解大数据处理的核心技术引言：随着互联网的迅猛发展，人们在日常生活和商业活动中产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的信息，对于企业来说是一种重要的资产。
然而，传统的数据处理技术面临着严重的挑战。
由于数据量庞大、结构复杂以及数据类型多样等问题，传统的数据处理方式已经无法满足实时性、性能要求和成本效益。
而Hadoop作为一种开源的大数据处理平台，被广泛应用于大数据场景中。
本文将会一步一步回答关于Hadoop的基本概念。
第一部分：什么是Hadoop？Hadoop是一种开源的分布式计算平台，最初由Apache软件基金会开发。
它的设计目标是能够在集群中处理大规模、高可靠性和高可扩展性的数据。
Hadoop的核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
第二部分：Hadoop的核心组件2.1 HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统。
它被设计成能够在廉价的硬件上存储大量的数据。
HDFS采用了一种主从架构，其中有一个主节点（NameNode）负责管理文件的元数据和访问控制，多个从节点（DataNode）负责实际存储数据。
2.2 MapReduceMapReduce是Hadoop的分布式计算框架。
它的设计思想来自于函数式编程中的Map和Reduce操作。
MapReduce将大规模的任务分解为多个小任务，然后并行执行这些任务，并将结果合并得到最终的结果。
MapReduce的主要思想是将计算任务从存储数据的节点上移动到处理数据的节点上，这样可以有效地利用集群中的计算资源。
第三部分：Hadoop的工作流程3.1 数据存储在Hadoop中，数据存储在HDFS中。
首先，客户端将数据切分成适当的大小，并将这些数据块分散存储到HDFS集群中的多个DataNode上。
这样做的好处是数据可以并行读取和写入，提高了数据的吞吐量。
hadoop基本概念
hadoop基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它的核心目标是处理大规模数据集并提供高可靠性的存储和处理能力。
以下是关于Hadoop的基本概念的详细解释：1. 分布式存储，Hadoop使用分布式存储系统来存储大规模数据集。
它将数据分散存储在多个计算机节点上，每个节点都有自己的本地存储。
这种分布式存储方式允许数据在集群中进行冗余备份，提高了数据的可靠性和容错能力。
2. 分布式计算，Hadoop使用分布式计算模型来处理大规模数据集。
它将数据划分为小的数据块，并将这些数据块分发到集群中的多个计算机节点上进行并行处理。
每个节点独立地处理自己分配的数据块，然后将结果汇总返回给主节点。
3. Hadoop集群，Hadoop集群由多台计算机节点组成，每个节点都运行着Hadoop软件。
集群中的节点可以分为两类，主节点和工作节点。
主节点负责管理整个集群的资源和任务调度，而工作节点负责存储数据和执行计算任务。
4. HDFS，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一。
它是一个可靠性高、容错性强的文件系统，用于存储大规模数据集。
HDFS将数据划分为多个数据块，并将这些数据块分散存储在集群中的多个节点上。
它还提供了高吞吐量的数据访问和自动的数据复制机制。
5. MapReduce，MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，用于处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将计算任务分为两个阶段，映射（Map）和归约（Reduce）。
映射阶段将输入数据划分为小的数据块，并在集群中的多个节点上并行处理。
归约阶段将映射阶段的结果进行合并和汇总，生成最终的输出结果。
6. 容错性，Hadoop具有很高的容错性，即使在集群中的某个节点发生故障时，也能保持系统的正常运行。
当一个节点宕机时，Hadoop会自动将该节点上的任务重新分配给其他正常工作的节点，确保任务的完成和数据的可靠性。
7. 扩展性，Hadoop可以轻松地扩展到大规模的集群。
hadoop简介
1平台概述总体数据流程分为三层，如上图所示。
1.1技术架构1.2存储架构2数据采集2.1批量采集针对分省公司上报的文件数据采用Ftp/SFtp接收，并采用日志采集工具Flume进行简单的数据处理后入库。
由于面对的是海量数据，为满足效率要求和查询要求，在实际操作中根据数据类型、来源、日期等对数据进行归类后，在HIVE中先单独创建分区后与其他组件进行元数据同步。
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
(1) 可靠性当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。
Flume提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：end-to-end（收到数据agent 首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。
），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Best effort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。
(2) 可扩展性Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。
其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题。
(3) 可管理性所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。
多master 情况，Flume利用ZooKeeper和gossip，保证动态配置数据的一致性。
用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。
Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。
hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少
hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载（ETL）方面上的天然优势。
Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。
Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库里。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
华为大数据平台hadoop你了解多少提到大数据平台，就不得不提Hadoop。
Hadoop有三大基因：第一，Hadoop需要sharenothing的架构，所以它可以scale-out。
第二，它是一个计算存储解耦的架构，好处是计算引擎可以多样化。
举个例子，批处理有Hive，交互查询有Spark，机器学习还可以有后面的tensorflow这些深度学习的框架。
第三，Hadoop是近数据计算的。
因为大数据平台是一个数据密集的计算场景，在这种非场景下，IO会是个瓶颈，所以把计算移动到数据所在地会提升计算的性能。
网络技术的发展是推动大数据平台发展的一个关键因素。
2012年以前是一个互联网的时代，这个时期互联网公司和电信运营商，掌握着海量的数据，所以他们开始利用Hadoop 平台来进行大数据的处理。
那时候程序员自己写程序跑在Hadoop平台上来解决应用问题。
一起认识Hadoop(cai)
高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以 方便地扩展到数以千计的节点中。 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处
理速度非常快。
高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比， hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
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Hadoop的由来
Doug Cutting被Yahoo！招安雇佣
Apache基金会（版本线0.X，1.X，2.X。0.X是最稳定的）
Cloudera 使用下载最多的版本，稳定，有商业支持，在Apache的基础 上打上了一些patch。 Yahoo 内部使用的版本，发布过两次，已有的版本都放在到了Apache 上，后续不在继续发布，而是集中在Apache的版本上。
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Mapreduce处理流程
以wordCount为例：
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Hive（基于Hadoop的数据仓库）
由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。 Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上 执行。 通常用于离线分析。
有的有用，有的没用。很难辨析。
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引言
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引言
Volume——数据体量巨大。从TB级别，增长到PB级别。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据 量是200PB(1PB=1024TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=1024PB)。 当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 Velocity——处理速度快，1秒定律。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使 用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。 Variety——数据类型繁多，络日志、视频、图片、地理位置信息等等。类型的多样性也让数据被分为 结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越 多，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 Veracity——只有真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义。
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Hadoop发展大事
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Hadoop生态圈发展路线
传统的关系型数据库管理系统面对海量数据处理，逐渐无法胜任当前的需求。2003年以来， Google陆续推出了GFS、MapReduce、BigTable（谷歌“三宝”）等与可扩展、高性能的 分布式数据处理框架相关的技术，实现了海量数据的并行处理，证明了它们在处理海量半结 构化或非结构化数据的优越性。
谷歌来自斯坦福BackRub项目，为了能够代表海量数据索引和巨大的信息量，安德森建议了 “Googol”一词，指的是10的100次幂（方），代表互联网上的海量资源。但安德森在搜 索该名字是否被注册时误打成了“google”。Googol是由美国数学家Edward Kasner9岁 的侄子 Milton Sirotta 发明的。
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Mapreduce（分布式计算框架）
源自于google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是 google MapReduce 克隆版。 MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元 素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所 有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计 算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以 方便地扩展到数以千计的节点中。 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处
理速度非常快。
高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比， hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
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Mapreduce处理流程
以wordCount为例：
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Hive（基于Hadoop的数据仓库）
由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。 Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上 执行。 通常用于离线分析。
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Hadoop生态圈
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HDFS（Hadoop分布式文件系统）
源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。 是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故 障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访 问，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。
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Hadoop生态圈发展路线
Hadoop由Doug Cutting于2004年提出，它的原型和灵感来自于Google的MapReduce和 GFS，是开源的分布式计算框架。2006年，随着Doug Cutting 加入雅虎，Hadoop项目从 Nutch（一个开源的网络搜索引擎）项目中独立出来，成为Apache基金会资助的顶级项目。 随后，Hadoop经过七年积累，融入了R语言、Hive、Pig、Zookeeper、Cassandra、 Chukwa、Sqoop等一系列数据库及工具，从一个科学项目逐渐发展成一个成熟的主流商业 应用。
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Hadoop的由来
Doug Cutting被Yahoo！招安雇佣
Apache基金会（版本线0.X，1.X，2.X。0.X是最稳定的）
Cloudera 使用下载最多的版本，稳定，有商业支持，在Apache的基础 上打上了一些patch。 Yahoo 内部使用的版本，发布过两次，已有的版本都放在到了Apache 上，后续不在继续发布，而是集中在Apache的版本上。
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Zookeeper（分布式协作服务）
源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版。 解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
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Sqoop（数据同步工具）
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。 数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。
JobTracker：Master节点，只有一个， 管理所有作业，作业/任务的监控、错 误处理等；将任务分解成一系列任务， 并分派给TaskTracker。
TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；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(),并执行，将输出 结果写入本地磁盘(如果为map-only 作业，直接写入HDFS)。 Reducer Task：从Map Task的执行 结果中，远程读取输入数据，对数据进 行排序，将数据按照分组传递给用户编 写的reduce函数执行。
一起认识Hadoop
Cai
目录
引言
Hadoop由来
Hadoop发展 Hadoop生态圈
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引言
云计算的关键在于分布式计算和虚拟化。在虚拟化和云计算共同构成的架构里，虚拟化有 效分离了硬件与软件，使人们将精力集中于软件提供的服务上，因此，虚拟化为云计算提 供了坚定的基础。分布式计算则是云计算创造出的一种全新的计算模式，用作大规模数据
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Hadoop的由来
Hadoop是适合大数据的分布式存储与计算平台 作者：Doug Cutting
受google公司三篇论文的影响
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Hadoop的由来
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。 创始人Doug Cutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个 棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没 有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”
处理，它是云计算的核心，也是云计算的发展趋势。
大数据（big data）（巨量资料）， 是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进 行捕捉、管理和处理的ter等网站上的一些信息，这肯定算是大数据了， 都要存储下来。 Variety多样：数据的多样性，是说数据可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频， 语音，日志，邮件等。 Velocity实时：大数据需要快速的，实时的进行处理。如果说对时间要求低， 那弄几个机器，对小数据进行处理，等个十天半月的出来结果， 这样也没有什么意义了。 Veracity不确定： 数据是存在真伪的，各种各样的数据，
Client：切分文件；访问HDFS；与 NameNode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，可辅助恢 复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。
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Hbase（分布式列存数据库）
源自Google的Bigtable论文，发表于2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版 HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数 据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射 表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规 模数据的随机、实时读写访问，同时，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。 数据模型：Schema-->Table-->Column Family-->Column-->RowKey->TimeStamp-->Value
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引言
Hadoop作为分布式计算的一种开源软件解决方案，也是当今最热门的分布式框架，为个 人和企业提供一个可靠、可伸缩、低成本的云计算模式。 Hadoop是适合大数据的分布式存储与计算平台。 Hadoop是开源云计算平台。
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引言
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。 用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。 它主要有以下几个优点：
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Hadoop生态圈发展路线
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 相当于一个生态系统，或者可以看成一个操作系统XP，win7. HDFS和MapReduce为操作系统的核心，Hive，Pig，Mahout，Zookeeper，Flume， Sqoop，HBase等，都是操作系统上的一些软件，或应用。
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Pig（基于Hadoop的数据流系统）
由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生) 数据分析工具。 定义了一种数据流语言—Pig Latin，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。 通常用于进行离线分析。