Hadoop生态体系简介
Hadoop 生态系统介绍
Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。
Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。
接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。
一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。
HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。
MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。
二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。
Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。
三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。
HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。
四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。
Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。
五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。
hadoop的生态体系及各组件的用途
hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。
通过流式数据访问，它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。
2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。
3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。
它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。
4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。
5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。
6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。
7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。
此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。
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。
Hadoop生态中的大数据处理与分析
Hadoop生态中的大数据处理与分析第一章介绍Hadoop生态Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源Java框架，用于处理大数据。
Hadoop生态系统是由许多不同的组件组成的，包括Hadoop文件系统（HDFS）、MapReduce、Hive、Pig、HBase等。
每个组件都有不同的目的和特点。
Hadoop生态系统为大数据处理提供了一整套完备的工具。
在Hadoop生态系统中，MapReduce是最常用的一项工具，它提供了分布式的数据处理功能。
在大数据处理中，MapReduce通常用于将大量数据分解为不同的小块，并在不同的节点间并行运算和处理。
第二章大数据的处理与分析大数据处理和分析是指处理大量数据并提取有用信息的过程。
大数据处理和分析可以帮助企业了解其业务、排除风险和改进业务决策。
但是，对于大数据的处理和分析来说，非结构化数据和半结构化数据是一个巨大的挑战。
这时候Hadoop生态系统可以帮助企业解决这个问题。
Hadoop生态系统的组件，如Hive、Pig、Spark和Storm等可以处理非常大的数据集，并提供高效的并行计算。
这些工具可以从海量的数据中提取有用的信息。
Hive和Pig可以将非结构化数据转换成结构化数据，并通过SQL查询进行分析。
Spark和Storm可以通过Stream Processing技术进行数据分析和处理。
Hadoop生态系统可以帮助企业在分析和处理大数据时提高效率并节省成本。
第三章 Hadoop生态系统的组件1. Hadoop文件系统(HDFS)HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件，用于存储和管理大量数据。
在HDFS中，数据被分解为多个块，并分布在不同的服务器上，使得数据存储和处理更加高效。
HDFS提供了高可靠性、高可用性和高扩展性。
HDFS可以容错处理所有的节点故障，同时支持横向扩展。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop生态系统中最常用的一项组件，用于分布式计算。
hadoop大数据技术基础 python版
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
《Hadoop生态系统全景介绍
《Hadoop生态系统全景介绍Hadoop是一个开源、分布式、高可扩展性的计算平台，用于存储和处理大数据。
并且它采用了MapReduce和HDFS技术来处理和存储大数据。
Hadoop 的开源社区成员和个人贡献者实现了Hadoop生态系统，它支撑了各种大数据处理任务。
在本文中，我们将讨论Hadoop生态系统中的各种组件和应用程序，以及这些组件和应用程序如何协同工作，以提高数据处理和存储的效率。
Hadoop生态系统的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大型数据集。
它的目标是提供可靠的、高容错性的存储，并能在不同节点上快速访问文件。
MapReduce是一种编程模型，用于处理海量数据集，它可用于通过分布式计算生成大量数据。
Hadoop生态系统还有一些扩展组件，可以提供更广泛的实用和效益。
其中一些组件包括HBase、Hive、Pig、Spark、Mahout和Sqoop。
下面将对这些组件一一进行介绍。
HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，可实现随机实时读\/写访问大型数据集。
它可存储大量数据，并以列的形式在多台计算机上进行分布式计算。
HBase用于流行的电子商务网站，包括Facebook、Twitter和Yahoo等等，因其可扩展性和高吞吐量被广泛采用。
Hive是一个数据仓库，可用于将大型数据集存储在Hadoop集群中，并使用SQL语言进行查询。
它与HDFS紧密集成，可快速存储和检索数据。
它也是一个数据分析工具，它提供了一个称为HQL（Hive查询语言）的SQL 接口。
通过Hive，用户可以对存储在Hadoop集群中的数据进行透明查询。
Pig是一种基于Hadoop的处理语言，用于处理大规模的数据集。
它可以用于各种数据分析应用，包括ETL（抽取、转换、加载），实时数据流处理，以及复杂的数据流管道的构建。
Hadoop生态圈各个组件简介
Hadoop⽣态圈各个组件简介Hadoop是⼀个能够对⼤量数据进⾏分布式处理的软件框架。
具有可靠、⾼效、可伸缩的特点。
Hadoop的核⼼是HDFS和MapReduce,HDFS还包括YARN。
1.HDFS(hadoop分布式⽂件系统)是hadoop体系中数据存储管理的他是⼀个基础。
它是⼀个⾼度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。
client:切分⽂件，访问HDFS，与之交互，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;紧急情况下和辅助恢复namenode,但其并⾮namenode的热备。
2.mapreduce(分布式计算框架)mapreduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算。
其中map对应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，reduce则对中间结果中相同的键的所有的值进⾏规约，以得到最终结果。
jobtracker：master节点，只有⼀个管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成⼀系列任务，并分派给tasktracker. tacktracker:slave节点，运⾏map task和reducetask;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()执⾏，将输出结果写⼊到本地磁盘（如果为map-only作业，则直接写⼊HDFS）。
reduce task:从map的执⾏结果中，远程读取输⼊数据，对数据进⾏排序，将数据分组传递给⽤户编写的reduce函数执⾏。
Hadoop生态体系简介
资源调度系统YARN
资源调度系统YARN
• Resource Manager (RM)负责管理集群的container分 配 • Node Manager管理每个节点上的资源和任务，主要有 两个作用，定期向RM汇报该节点的资源使用情况和各 个container的运行状态，接收并处理AM的任务启动、 停止等请求 • Application Master （AM），每个应用专属，负责该应用 下任务的调度和协调 • 每个container可看做是一个资源的封装实体，包括 CPU资源和内存资源
Hive优化技巧
原语句：SELECT COUNT( DISTINCT id ) FROM TABLE_NAME 由于语句没有group by，hive只在一个reduce处理数据 改写为：SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME) T
Hadoop发行版本
• • • • Cloudera Hadoop (CDH) Hortonworks Data Platform (HDP) MapR Intel
Hadoop生态体系结构
分布式文件系统HDFS
客户端读取HDFS中的数据
客户端将数据写入HDFS
HDFS复本如何存放
• 在运行客户端的节点上放第一个复本 • 第二个复本放在与第一个不同且随机另外选择 的机架中的节点上 • 第三个复本与第二个复本放在同一个机架上， 且随机选择另一个节点
Reduce阶段
• • • • Reduce通过http从NodeM输出到磁盘 最后把接收到的文件合并起来输入reduce 执行用户reducer方法，结果输出到hdfs
Hadoop生态系统,hadoop介绍
Hadoop生态系统知识介绍首先我们先了解一下Hadoop的起源。
然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。
如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
Hadoop的起源Doug Cutting是Hadoop之父，起初他开创了一个开源软件Lucene（用Java语言编写，提供了全文检索引擎的架构，与Google类似），Lucene后来面临与Google同样的错误。
于是，Doug Cutting学习并模仿Google解决这些问题的办法，产生了一个Lucene的微缩版Nutch。
后来，Doug Cutting等人根据2003-2004年Google公开的部分GFS和Mapreduce 思想的细节，利用业余时间实现了GFS和Mapreduce的机制，从而提高了Nutch的性能。
由此Hadoop产生了。
Hadoop于2005年秋天作为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Hadoop的项目中。
关于Hadoop名字的来源，是Doug Cutting儿子的玩具大象。
Hadoop是什么Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。
Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce。
其中HDFS 是分布式文件系统，MapReduce 是分布式数据处理模型和执行环境。
在一个宽泛而不断变化的分布式计算领域，Hadoop凭借什么优势能脱颖而出呢？1. 运行方便：Hadoop是运行在由一般商用机器构成的大型集群上。
Hadoop在云计算服务层次中属于PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。
2. 健壮性：Hadoop致力于在一般的商用硬件上运行，能够从容的处理类似硬件失效这类的故障。
揭秘Hadoop生态系统技术架构
揭秘Hadoop生态系统技术架构Hadoop是一个广泛应用于海量数据处理的开源平台。
其生态系统包含多个组件和技术，架构复杂，本文将从技术架构的角度解析Hadoop生态系统。
1. Hadoop技术架构概览Hadoop生态系统包含多个组件，其中最为重要的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。
HDFS是一种分布式文件系统，可在多个计算机之间共享文件，并提供数据存储和访问服务。
MapReduce则是一种分布式计算模型，用于将海量数据分成多个小块进行并行计算。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop还包含多个组件，如HBase、ZooKeeper、Hive、Pig等。
这些组件共同构成了一个完整的Hadoop生态系统。
2. HDFS技术架构HDFS是Hadoop生态系统的核心部分之一，它提供了分布式文件存储和访问功能。
HDFS的技术架构包括以下三个部分：（1）NameNodeNameNode是HDFS的中央管理节点，它负责处理客户端请求和管理HDFS文件系统的元数据。
所有数据块的信息和位置信息都存储在NameNode中，因此，NameNode是HDFS中最重要的组件之一。
（2）DataNodeDataNode是存储实际数据块的节点。
当客户端上传数据时，DataNode将数据块存储到本地磁盘，并向NameNode注册该数据块的位置信息。
（3）Secondary NameNodeSecondary NameNode不是NameNode的备份节点，而是NameNode的辅助节点。
它可以定期备份NameNode的元数据，以便在NameNode的故障情况下恢复文件系统。
3. MapReduce技术架构MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的核心组件，它的技术架构包括以下三个部分：（1）JobTrackerJobTracker是MapReduce计算集群的中央节点，它负责管理计算任务、调度Map和Reduce任务、监控任务执行状态等。
Hadoop生态系统基本介绍
基于QJM的HDFS HA架构概述
• 在HA模式的HDFS有如下的守护进程
a. Active NameNode(主) b. standby NameNode(主) c. DataNode(从) d. JournalNode（奇数个） e. ZKFC（主备）
写文件流程
HDFS client
1:create 3:write
• 2007年1月 研究集群增加到900个节点 • 2007年4月 研究集群增加到两个集群1000个节点 • 2008年4月 在900个节点上运行1TB的排序测试集仅需要209秒，成为全球最快 • 2008年10月 研究集群每天状态10TB的数据 • 2009年3月 17个集群共24000个节点 • 2009年4月 在每分钟排序中胜出，59秒内排序500GB（1400个节点上）和173分钟
Data store n
map
(Key 1, Values…)
Байду номын сангаас
(Key 2, Values…)
(Key 3, Values…)
==Barrier== : Aggregates intermediate values by output key
Key 1, Intermediate Values
Key 2, Intermediate Values
the aardvark sat on the sofa
• Intermediate data produced:
(the, 1), (cat, 1), (sat, 1), (on, 1), (the, 1) (mat, 1), (the, 1), (aardvark, 1), (sat, 1) (on, 1), (the, 1), (sofa, 1)
Hadoop生态系统的原理与应用场景
Hadoop生态系统的原理与应用场景一、Hadoop生态系统的概述Hadoop是一种开源的分布式计算框架，能够处理大规模的数据集。
它的核心由两部分组成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）和用于大规模数据处理的MapReduce编程模型。
除此之外，Hadoop还由许多组件和工具组成，形成了一个完整的生态系统，包括Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume等。
二、Hadoop生态系统的原理1. HDFSHDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，适用于存储海量数据。
它采用主从架构，由一个NameNode和多个DataNode组成。
NameNode作为控制节点，维护了文件系统的目录树和每个文件的块信息。
DataNode则负责存储文件数据块。
HDFS的优点是高容错性和高可靠性，同时它还支持数据的随机读写和高并发处理。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop的另一核心组件，是一种分布式计算编程模型。
它将大规模数据处理分解成两个步骤：Map和Reduce。
Map阶段先将数据切分为若干数据块，然后每个数据块由Map处理成一系列中间结果。
Reduce阶段将中间结果汇总起来，进行合并计算得到最终结果。
3. HiveHive是Hadoop生态系统中的一个关系型数据仓库管理工具，它能够将结构化数据转换为Hadoop上的MapReduce任务。
Hive提供了SQL语言的扩展，支持数据的查询、分区、连接等，同时它还支持自定义函数和UDF。
Hive将SQL转换成MapReduce任务的实现，大大提高了数据仓库的效率。
4. PigPig是Hadoop生态系统中的另一个大数据处理工具，它是一种高级脚本语言，支持数据的流式处理和查询。
Pig支持多种数据源，包括HDFS、HBase、Amazon S3等。
它可以将脚本转换成MapReduce任务，在Hadoop中执行各种数据处理操作。
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生态系统概述以及版本演化
Ø 多维度数据分析 Ø 大部分互联网公司使用Hive进行日志分析，包括百 度、淘宝等 Ø 其他场景
ü 海量结构化数据离线分析 ü 低成本进行数据分析（不直接编写MR）
Hadoop 构成：Hive（基于MR的数据仓库）
Hadoop 构成：pig（作业流引擎）
Ø 由yahoo！开源，设计动机是提供一种 基于MapReduce的ad-hoc数据分析工 具 Ø 构建在Hadoop之上的数据仓库 Ø 定义了一种数据流语言——Pig Latin Ø 通常用于进行离线分析
Hadoop 实例：wordcount问题
worcount：MapReduce实现
Hadoop生态系统概 述以及版本演化
主要内容
1 2 3 4
Hadoop生态系统特点
Hadoop介绍
Hadoop生态系统
Hadoop生态系统版本演化
主要内容
1 2 3 4
Hadoop生态系统特点
Hadoop介绍
Hadoop生态系统
Hadoop生态系统版本演化
Hadoop生态系统特点 ü 源代码开源（免费） ü 社区活跃、参与者众多 ü 涉及分布式存储和计算的方方面面 ü 已得到企业界验证
Ambari
（安装部署工具）
Oozie
（作业流调度系统） （分布式数据库）
Hive Pig Hive2 Pig2 Shark
… … Sqoop
（数据库 TEL工具）
（分布式协调服务）
Zookeeper
Hbase
MapReduce
（离线计算）
Tez
（DAG计算）
Spark
（内存计算）
（分布式计算框架）
请简述hadoop的体系结构和主要组件。
请简述hadoop的体系结构和主要组件。
Hadoop是一个分布式计算框架,旨在帮助开发者构建大规模数据处理系统。
Hadoop的体系结构和主要组件包括:1. Hadoop HDFS:Hadoop的核心文件系统,用于存储和管理数据。
HDFS采用块存储,每个块具有固定的大小,支持数据的分片和分布式访问。
2. Hadoop MapReduce:Hadoop的主要计算引擎,将数据处理任务分解为小块并分配给多个计算节点进行并行处理。
MapReduce算法可以处理大规模数据,并实现高效的数据处理。
3. Mapper:Mapper是MapReduce中的一个核心组件,负责将输入数据映射到输出数据。
Mapper通常使用特定的语言处理数据,并将其转换为机器可以理解的形式。
4.Reducer:Reducer是MapReduce的另一个核心组件,负责将输出数据分解为较小的子数据,以便Mapper进行进一步处理。
5. Hive:Hive是一种查询引擎,允许用户在HDFS上执行离线查询。
Hive支持多种查询语言,并支持并行查询。
6. HBase:HBase是一种分布式数据库,用于存储大规模数据。
HBase采用B 树结构来存储数据,并支持高效的查询和排序。
7. Kafka:Kafka是一种分布式流处理引擎,用于处理大规模数据流。
Kafka 支持实时数据处理,并可用于数据共享、实时分析和监控等应用。
8. YARN:YARN是Hadoop的生态系统中的一个子系统,用于支持分布式计算和资源管理。
YARN与HDFS一起工作,支持应用程序在Hadoop集群中的部署和管理。
Hadoop的体系结构和主要组件提供了一种处理大规模数据的有效方法。
随着数据量的不断增加和数据处理需求的不断提高,Hadoop将继续发挥着重要的作用。
Hadoop生态体系有哪些子系统？
随着Hadoop的不断发展，Hadoop生态体系越来越完善，现如今已经发展成一个庞的生态体系，如图1所示。
图1Hadoop生态圈从图1中可以看出，Hadoop生态体系包含了很多子系统，介绍一些常见的子系统，具体如下：1．HDFS分布式文件系统HDFSHadoop分布式文件系统，它Hadoop生态系统中的核心之一，分布式计算中数据存储管理基础。
HDFS具有高容错性的数据备份机制，它能检测和应对硬件故障，并在低成本的通用硬件上运行。
另外，HDFS具备流式的数据访问特，高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有型数据集的应用程序。
2．MapReduce分布式计算框架MapReduce一种计算模型，用于规模数据集（于1TB）的并行运算。
“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这种“分而治之”的思想，极地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
3．Yarn资源管理框架Yarn（YetAnotherResourceNegotiator）Hadoop2.0中的资源管理器，它可为上层应用统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨好处。
4．Sqoop数据迁移工具Sqoop一款源的数据导入导出工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的转换，它可以将一个关系型数据库（例如，MySQL、Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中，使数据迁移变得非常方便。
5．Mahout数据挖掘算法库MahoutApache旗下的一个源，它了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、。
hadoop生态体系
项目名称项目分类Kafka分布式发布订阅消息系统Pig大规模数据分析平台Spark开源集群计算环境Storm分布式实时计算系统Hive数据仓库平台Hbase分布式、面向列/NoSql数据库Flume分布式日志服务器Sqoop Hadoop和数据库数据迁移工具Flink通用数据处理平台ZooKeeper分布式系统协调Mahout 机器学习库,基于Hadoop之上的MapReduce实现Oozie开源工作流引擎 ElasticSearch分布式搜索引擎 YARN Hadoop资源管理器Shark数据仓库系统项目简介kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，她有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。
支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
卡夫卡的目的是提供一个发布订阅解决方案，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
kafka的目的是通过Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。
Apache Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
【八斗学院】2.Hadoop及Hadoop生态系统简介
Hadoop 及Hadoop 生态系统简介来源：八斗学院Hadoop 是一个由Apache 基金会所开发的开源分布式系统基础架构。
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，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。
适合处理非结构化数据，包括HDFS ，MapReduce 基本组件。
一、Hadoop 版本衍化历史由于Hadoop 版本混乱多变对初级用户造成一定困扰，所以对其版本衍化历史有个大概了解，有助于在实践过程中选择合适的Hadoop 版本。
Apache Hadoop 版本分为分为1.0和2.0两代版本，我们将第一代Hadoop 称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop 称为Hadoop 2.0。
下图是Apache Hadoop 的版本衍化史：第一代Hadoop 包含三个大版本，分别是0.20.x ，0.21.x 和0.22.x ，其中，0.20.x 最后演化成1.0.x ，变成了稳定版。
第二代Hadoop 包含两个版本，分别是0.23.x 和2.x ，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation 和YARN 两个系统，相比于0.23.x ，2.x 增加了NameNode HA 和Wire-compatibility 两个重大特性。
Hadoop遵从Apache开源协议，用户可以免费地任意使用和修改Hadoop，也正因此，市面上出现了很多Hadoop版本，其中比较出名的一是Cloudera公司的发行版，该版本称为CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。
截至目前为止，CDH共有4个版本，其中，前两个已经不再更新，最近的两个，分别是CDH3（在Apache Hadoop 0.20.2版本基础上演化而来的）和CDH4在Apache Hadoop 2.0.0版本基础上演化而来的），分别对应Apache的Hadoop 1.0和Hadoop 2.0。
搞懂Hadoop生态系统
01Hadoop概述Hadoop体系也是一个计算框架，在这个框架下，可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据集。
Hadoop是可扩展的，它可以方便地从单一服务器扩展到数千台服务器，每台服务器进行本地计算和存储。
除了依赖于硬件交付的高可用性，软件库本身也提供数据保护，并可以在应用层做失败处理，从而在计算机集群的顶层提供高可用服务。
Hadoop核心生态圈组件如图1所示。
图1Haddoop开源生态02Hadoop生态圈Hadoop包括以下4个基本模块。
1）Hadoop基础功能库：支持其他Hadoop模块的通用程序包。
2）HDFS：一个分布式文件系统，能够以高吞吐量访问应用中的数据。
3）YARN：一个作业调度和资源管理框架。
4）MapReduce：一个基于YARN的大数据并行处理程序。
除了基本模块，Hadoop还包括以下项目。
1）Ambari：基于Web，用于配置、管理和监控Hadoop集群。
支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。
Ambari还提供显示集群健康状况的仪表盘，如热点图等。
Ambari以图形化的方式查看MapReduce、Pig和Hive应用程序的运行情况，因此可以通过对用户友好的方式诊断应用的性能问题。
2）Avro：数据序列化系统。
3）Cassandra：可扩展的、无单点故障的NoSQL多主数据库。
4）Chukwa：用于大型分布式系统的数据采集系统。
5）HBase：可扩展的分布式数据库，支持大表的结构化数据存储。
6）Hive：数据仓库基础架构，提供数据汇总和命令行即席查询功能。
7）Mahout：可扩展的机器学习和数据挖掘库。
8）Pig：用于并行计算的高级数据流语言和执行框架。
9）Spark：可高速处理Hadoop数据的通用计算引擎。
Spark提供了一种简单而富有表达能力的编程模式，支持ETL、机器学习、数据流处理、图像计算等多种应用。
Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
Hadoop生态圈以及各组成部分的简介1.Hadoop是什么?适合大数据的分布式存储与计算平台HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统MapReduce：并行计算框架2.Hadoop生态圈①HBaseGoogle Bigtable的开源实现列式数据库可集群化可以使用shell、web、api等多种方式访问适合高读写(insert)的场景HQL查询语言NoSQL的典型代表产品②Hive数据仓库工具。
可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL。
除了不支持更新、索引和事务，几乎SQL的其它特征都能支持可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口③ZookeeperGoogle Chubby的开源实现用于协调分布式系统上的各种服务。
例如确认消息是否准确到达，防止单点失效，处理负载均衡等应用场景：Hbase，实现Namenode自动切换工作原理：领导者，跟随者以及选举过程④Sqoop用于在Hadoop和关系型数据库之间交换数据通过JDBC接口连入关系型数据库⑤Chukwa架构在Hadoop之上的数据采集与分析框架主要进行日志采集和分析通过安装在收集节点的“代理”采集最原始的日志数据代理将数据发给收集器收集器定时将数据写入Hadoop集群指定定时启动的Map-Reduce作业队数据进行加工处理和分析⑥PigHadoop客户端使用类似于SQL的面向数据流的语言Pig LatinPig Latin可以完成排序，过滤，求和，聚组，关联等操作，可以支持自定义函数Pig自动把Pig Latin映射为Map-Reduce作业上传到集群运行，减少用户编写Java 程序的苦恼⑦Avro数据序列化工具，由Hadoop的创始人Doug Cutting主持开发ν用于支持大批量数据交换的应用。
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Reduce阶段
• • • • Reduce通过http从NodeManager下载map输出数据 如果文件比较小，会写到内存里，否则输出到磁盘 最后把接收到的文件合并起来输入reduce 执行用户reducer方法，结果输出到hdfs
MapReduce(V1)的工作组件
MapReduceV1的缺点
MapReduce(V2)的工作组件
Hive简介
• 项目起源：让精通SQL技能的分析师能够对 Facebook存放在HDFS中的大规模数据集进行 查询 • 基于MapReduce，即Hive将SQL查询编译成 MapReduce任务，然后在Hadoop集群上运行
Hive join的一个例子
• select , o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;
互联网数据与传统行业数据的特征对比
特征 数据密度 传统行业 高 互联网行业 低
结构化数据
一般是
一般不是
数据载体
IOE架构（集中式）
“屌丝机”+Linux（分布式）
为什么选择Hadoop
• Hadoop的设计需求
高度可扩展性 (High Scalability) 高可用性 (High Availability) 容错性 (Fault Tolerance) 高效性 (High Performance) 低成本 (Low cost)
• Paxos算法是莱斯利· 兰伯特（英语：Leslie Lamport，LaTeX中的“La”）于1990年提出的一 种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性 算法 • 解决因进程慢、垮、重启，以及消息可能延迟、 丢失、重复的场景下，确保分布式系统中各节点 就某个变量的取值达成一致
Paxos的约束
HDFS复本位置示意
分布式计算框架MapReduce
• 原理——分而治之
一个最简单的例子-WordCount
MapReduce的数据流示意图
Map阶段
• Client计算输入文件分片 • Maptask读取这个分片的内容,执行用户的mapper方法 • map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中,达 到指定比率（默认80%）会写入磁盘 • 写入前,会根据reduce的数量对key进行分区(partition), 然后对每个分区里的数据进行排序,如果有combiner,将 排序后的结果进行combine操作 • 最后把生成的多个文件合并成一个有序的文件
• Jobtracker负责作业调度和任务进度监控 ，追踪任务、重启失败或过慢的任务和进 行任务等级，例如维护计数器总数。在节 点数超过4000的大型集群，面临可扩展 性的瓶颈
资源调度系统YARN
资源调度系统YARN
• Resource Manager (RM)负责管理集群的container分 配 • Node Manager管理每个节点上的资源和任务，主要有 两个作用，定期向RM汇报该节点的资源使用情况和各 个container的运行状态，接收并处理AM的任务启动、 停止等请求 • Application Master （AM），每个应用专属，负责该应用 下任务的调度和协调 • 每个container可看做是一个资源的封装实体，包括 CPU资源和内存资源
Hive优化技巧
原语句：SELECT COUNT( DISTINCT id ) FROM TABLE_NAME 由于语句没有group by，hive只在一个reduce处理数据 改写为：SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT id FROM TABLE_NAME) T
Hadoop生态体系简介
By Ivan
提纲
• • • • • • • • 为什么选择Hadoop Hadoop生态体系结构 分布式文件系统HDFS 分布式计算框架MapReduce 资源调度系统YARN 基于类SQL的数据分析工具Hive 分布式数据库HBase 分布式协调服务ZooKeeper
为什么选择Hadoop
HBase简介
• Hbase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库 • 表可以很“高”（数十亿个数据行），表可以很“宽”（数百 万个列） • 非RDBMS • 没有真正的索引 • 自动分区 • 线性扩展和对新节点的自动处理 • 容错 • 批处理
Hbase的架构
Hbase的使用
ZooKeeper的理论基石-Paxos
ZooKeeper工作示意
其他组件
• • • • PIG HUE Cloudera Manager Impala
推荐博客、微信公众号
• 董西成的博客 (/) • 微信公众号hadoop123
谢谢
• P1：一个acceptor必须接受（accept）第一次收到的提案 • P2：一旦一个具有value v的提案被批准（chosen），那 么之后批准（chosen）的提案必须具有value v • P2a：一旦一个具有value v的提案被批准（chosen），那 么之后任何acceptor再次接受（accept）的提案必须具 有value v • P2b：一旦一个具有value v的提案被批准（chosen），那 么以后任何proposer提出的提案必须具有value v
Hadoop发行版本
• • • • Cloudera Hadoop (CDH) Hortonworks Data Platform (HDP生态体系结构
分布式文件系统HDFS
客户端读取HDFS中的数据
客户端将数据写入HDFS
HDFS复本如何存放
• 在运行客户端的节点上放第一个复本 • 第二个复本放在与第一个不同且随机另外选择 的机架中的节点上 • 第三个复本与第二个复本放在同一个机架上， 且随机选择另一个节点