Hadoop入门
一、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）Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念-Hadoop生态圈。
二、Hadoop发展历史
1）Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件，用Java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，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年年底Lucene称为Apache基金会的一个子项目。
3）对于海量数据的场景，Lucene面对与Google同样的困难，存储数据困难，检索速度满。
4）学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。
5）可以说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作为Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
8）2006年3月份，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。
三、Hadoop的发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
1、Apache Hadoop
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
官方地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
2、Cloudera Hadoop
Cloudera在大型互联网企业中用的较多。
官方地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.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。
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，Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。
5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元，Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。
3、Hortonworks Hadoop
Hortonworks文档较好。
官方地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp
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Hadoop 80%的代码。
3）雅虎工程师副总裁、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Hotonworks 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。
5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已继承到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目，Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。
6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server 和 Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行，定价以集群为基础，每10个节点每年12500美元。
四、Hadoop的优势（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
在集群见分配任务数据，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
能够自动地将失败的任务重新分配。
五、Hadoop组成
1、Hadoop1.x 和 Hadoop2.x 区别
在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同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。
2、HDFS架构概述
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）：在本地系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3）Secondary NameNode（2nn）：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每格一段时间获取HDFS元数据的快照。
3、MapReduce架构概述
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce。
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总。
4、Yarn架构概述
1）ResourceManager（RM）主要作用如下：
a、处理客户端请求
b、监控NodeManager
c、启动或监控ApplicationMaster
d、资源的分配与调度
2）NodeManager（NM）主要作用如下：
a、管理单个节点上的资源
b、处理来自ResourceManager的命令
c、处理来自ApplicationMaster的命令
3）ApplicationMaster（AM）主要作用如下：
a、负责数据的切分
b、为应用程序申请资源并分配给内部的任务
c、任务的监控与容错
4）Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
六、大数据技术生态体系
名词解释：
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。
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
a、通过O(1)d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。
b、高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
c、支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
d、支持Hadoop并行数据加载。
4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，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。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
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）R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开发的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
10）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘的库。
11）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。
