Hadoop 概述

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hadoop 概述相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Hadoop概述

课程目标:

  • 知道Hadoop的概念及发展历史
  • 说出hadoop的核心组件
  • 知道hadoop的优势

1.1 什么是Hadoop

  • Hadoop名字的由来

    • 作者:Doug cutting
    • Hadoop项目作者的孩子给一个棕黄色的大象样子的填充玩具的命名

  • Hadoop的概念:

    • Apache™ Hadoop® 是一个开源的, 可靠的(reliable), 可扩展的(scalable)分布式计算框架
      • 允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集
      • 可扩展: 从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算和存储
      • 可靠的: 不依靠硬件来提供高可用性(high-availability),而是在应用层检测和处理故障,从而在计算机集群之上提供高可用服务
  • Hadoop能做什么?

    • 搭建大型数据仓库

    • PB级数据的存储 处理 分析 统计等业务

      • 搜索引擎

      • 日志分析

      • 数据挖掘

      • 商业智能(Business Intelligence,简称:BI)

        商业智能通常被理解为将企业中现有的数据(订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据)转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从技术层面上讲,是数据仓库、数据挖掘等技术的综合运用。
        
  • Hadoop发展史

    • 2003-2004年 Google发表了三篇论文

      • GFS:Google的分布式文件系统Google File System
      • MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
      • BigTable:一个大型的分布式数据库
    • 2006年2月Hadoop成为Apache的独立开源项目( Doug Cutting等人实现了DFS和MapReduce机制)。

    • 2006年4月— 标准排序(10 GB每个节点)在188个节点上运行47.9个小时。

    • 2008年4月— 赢得世界最快1TB数据排序在900个节点上用时209秒。

    • 2008年— 淘宝开始投入研究基于Hadoop的系统–云梯。云梯总容量约9.3PB,共有1100台机器,每天处理18000道作业,扫描500TB数据。

    • 2009年3月— Cloudera推出CDH(Cloudera’s Dsitribution Including Apache Hadoop)

    • 2009年5月— Yahoo的团队使用Hadoop对1 TB的数据进行排序只花了62秒时间。

    • 2009年7月— Hadoop Core项目更名为Hadoop Common;

    • 2009年7月— MapReduce和Hadoop Distributed File System (HDFS)成为Hadoop项目的独立子项目。

    • 2012年11月— Apache Hadoop 1.0 Available

    • 2018年4月— Apache Hadoop 3.1 Available

    • 搜索引擎时代

      • 有保存大量网页的需求(单机 集群)
      • 词频统计 word count PageRank
    • 数据仓库时代

      • FaceBook推出Hive
      • 曾经进行数分析与统计时, 仅限于数据库,受数据量和计算能力的限制, 我们只能对最重要的数据进行统计和分析(决策数据,财务相关)
      • Hive可以在Hadoop上运行SQL操作, 可以把运行日志, 应用采集数据,数据库数据放到一起分析
    • 数据挖掘时代

      • 啤酒尿不湿
      • 关联分析
      • 用户画像/物品画像
    • 机器学习时代 广义大数据

      • 大数据提高数据存储能力, 为机器学习提供燃料
      • alpha go
      • siri 小爱 天猫精灵

1.2 Hadoop核心组件

  • Hadoop是所有搜索引擎的共性问题的廉价解决方案

    • 如何存储持续增长的海量网页: 单节点 V.S. 分布式存储
    • 如何对持续增长的海量网页进行排序: 超算 V.S. 分布式计算
    • HDFS 解决分布式存储问题
    • MapReduce 解决分布式计算问题
  • Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.(hadoop的核心组件)

  • Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.(分布式文件系统)

    • 源自于Google的GFS论文, 论文发表于2003年10月
    • HDFS是GFS的开源实现
    • HDFS的特点:扩展性&容错性&海量数量存储
    • 将文件切分成指定大小的数据块, 并在多台机器上保存多个副本
    • 数据切分、多副本、容错等操作对用户是透明的
  • 下面这张图是数据块多份复制存储的示意

    • 图中对于文件 /users/sameerp/data/part-0,其复制备份数设置为2, 存储的BlockID分别为1、3。
    • Block1的两个备份存储在DataNode0和DataNode2两个服务器上
    • Block3的两个备份存储在DataNode4和DataNode6两个服务器上

  • Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.

    • 分布式计算框架
    • 源于Google的MapReduce论文,论文发表于2004年12月
    • MapReduce是GoogleMapReduce的开源实现
    • MapReduce特点:扩展性&容错性&海量数据离线处理

  • Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.(资源调度系统)

    • YARN: Yet Another Resource Negotiator

    • 负责整个集群资源的管理和调度

    • YARN特点:扩展性&容错性&多框架资源统一调度

1.3 Hadoop优势

  • 高可靠
    • 数据存储: 数据块多副本
    • 数据计算: 某个节点崩溃, 会自动重新调度作业计算
  • 高扩展性
    • 存储/计算资源不够时,可以横向的线性扩展机器
    • 一个集群中可以包含数以千计的节点
    • 集群可以使用廉价机器,成本低
  • Hadoop生态系统成熟

加油!

感谢!

努力!

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