hadoop = MapReduce+HDFS（hadoop 文件系统）

进一步解释：

MapReduce是一个项目，HDFS是另一个项目，他们组成了hadoop。

实际上这两个项目与hadoop关系，好比 hadoop是计算机，而MapReduce是CPU，而HDFS是硬盘。

显而易见了，MapReduce处理数据，HDFS存储数据。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。

Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示：

数据采集工具：

日志收集框架： Flume 、 Logstash 、 Filebeat

数据迁移工具： Sqoop

数据存储工具：

分布式文件存储系统： Hadoop HDFS

数据库系统： Mongodb 、 HBase

数据处理工具：

分布式计算框架：

批处理框架：Hadoop MapReduce

流处理框架：Storm

混合处理框架：Spark 、 Flink

查询分析框架： Hive 、 Spark SQL 、 Flink SQL 、 Pig 、 Phoenix

资源和任务管理：集群资源管理器： Hadoop YARN

分布式协调服务： Zookeeper

任务调度框架： Azkaban 、 Oozie

集群部署和监控： Ambari 、 Cloudera Manager

上面列出的都是比较主流的大数据框架，社区都很活跃，学习资源也比较丰富。从 Hadoop 开始入门学习，因为它是整个大数据生态圈的基石，其它框架都直接或者间接依赖于 Hadoop 。

二、Hadoop的运行模式

Hadoop可以按三种模式进行安装和运行。

1. 单机模式

（1）Hadoop的默认模式，安装时不需要修改配置文件。

（2）Hadoop运行在一台计算机上，不需要启动HDFS和YARN。

（3）MapReduce运行处理数据时只有一个JAVA进程，使用本地文件系统进行数据的输入输出。

（4）用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。

2. 伪分布式模式

（1）Hadoop安装在一台计算机上，需要修改相应的配置文件，用一台计算机模拟多台主机的集群。

（2）需要启动HDFS和YARN ，是相互独立的Java进程。

（3）MapReduce运行处理数据时是每个作业一个独立进程，输入输出使用分布式文件系统。

（4）用来进行学习和开发测试Hadoop程序的执行是否正确。

3. 完全分布式模式

（1）在多台计算机上安装JDK和Hadoop ，组成相互连通的集群，需要修改相应的配置文件。

（2）Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上。真正的生产环境。

三、Hadoop生态圈组件

1. HDFS

HDFS是一个基于 java 的 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），是 Hadoop 生态系统中最重要的组成部分。HDFS 是 Hadoop 的主要存储系统，为大数据提供可扩展的、高容错的、可靠的和具有成本效益的数据存储。HDFS 被设计用来部署在低廉的硬件上，在许多安装中已经被设为默认配置。它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop 通过类似 shell 的命令与 HDFS 直接交互。

HDFS 有两个主要组件：NameNode 和 DataNode。

NameNode：NameNode 也被称为主节点，但它并不存储实际的数据或数据集。NameNode 存储的是元数据，即文件的权限、某一上传文件包含哪些 Block 块、Bolck 块保存在哪些 DataNode 上等细节信息。它由文件和目录组成。

NameNode 的任务：

管理文件系统的命名空间；
控制客户端对文件的访问；
操作文件命名空间的文件或目录操作，如打开，关闭，重命名等。

DataNode：DataNode 负责将实际数据存储在 HDFS 中，并负责来自文件系统客户的读写请求。在启动时，每个 Datanode 连接到其相应的 Namenode 并进行握手。命名空间ID 和 DataNode 的软件版本的验证是通过握手进行的。当发现不匹配时，DataNode 会自动关闭。

DataNode 的任务：

DataNode 管理存储的数据。
DataNode 同时还要执行块的创建、删除，以及来自 NameNode 的块复制指令。

2. MapReduce

MapReduce 是 Hadoop 生态系统的核心组件，提供数据处理。MapReduce 是一个软件框架，用于轻松编写应用程序，处理存储在 Hadoop 分布式文件系统中的大量结构化和非结构化数据。MapReduce 程序具有并行性质，因此对于使用集群的多台机器进行大规模数据分析非常有用，提高了计算速度和可靠性。MapReduce 的每个阶段都有键值对作为输入和输出。Map函数获取一组数据并将其转换为另一组数据，其中各个元素被分解为元组（键/值对）。函数将 Map 的输出作为输入，并根据键来组合这些数据元组，相应地修改键的值。

MapReduce的特点：

简单性：MapReduce 作业很容易运行。应用程序可以用任何语言编写，如 java、C++ 和 python。
可扩展性：MapReduce 可以处理 PB 级的数据。
速度：通过并行处理，需要几天才能解决的问题，通过 MapReduce 在几小时和几分钟内就能解决。
容错性：MapReduce 会照顾到故障。如果一份数据不可用，另一台机器有一份相同密钥对的副本，可以用来解决相同的子任务。

3. YARN

YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为一个 Hadoop 生态系统的组件，它提供了资源管理。Yarn 也是 Hadoop 生态系统中最重要的组件之一。YARN 被称为 Hadoop 的操作系统，因为它负责管理和监控工作负载。它允许多个数据处理引擎（如实时流和批处理）来处理存储在一个平台上的数据。

灵活性：除了 MapReduce（批处理），还能实现其他专门的数据处理模式，如交互式和流式。由于 YARN 的这一特点，其他应用程序也可以在 Hadoop2 中与 MapReduce 程序一起运行。
效率：由于许多应用程序在同一个集群上运行，因此，Hadoop 的效率提高了，而对服务质量没有太大影响。
共享：提供一个稳定、可靠、安全的基础，并在多个工作负载中共享操作服务。

除了基本模块，Hadoop还包括以下项目:

4. Hive

Apache Hive是一个开源的数据仓库系统，用于查询和分析存储在 Hadoop 文件中的大型数据集。Hive主要做三个功能：数据汇总、查询和分析。Hive 使用的语言称为 HiveQL（HQL），与SQL类似。HiveQL 自动将类似 SQL 的查询翻译成 MapReduce 作业，并在Hadoop上执行。

Hive 的主要部分：

Metastore：元数据存储。
驱动：管理 HiveQL 语句的生命周期。
查询编译器：将 HiveQL 编译成有向无环图（DAG）。
Hive 服务器：提供一个 Thrift 接口和 JDBC / ODBC 服务器。

5. Pig

Apache Pig 是一个高级语言平台，用于分析和查询存储在 HDFS 中的巨大数据集。Pig 作为 Hadoop 生态系统的一个组成部分，使用 PigLatin 语言，它与 SQL 非常相似。它的任务包括加载数据，应用所需的过滤器并以所需的格式转储数据。对于程序的执行，Pig 需要 Java 运行环境。

Apache Pig 的特点：

可扩展性：为了进行特殊的处理，用户可以创建自己的功能。
优化机会：Pig 允许系统自动执行优化，这使得用户可以关注语义而不是效率。
处理所有种类的数据：Pig 既能分析结构化的数据，也能分析非结构化的数据。

6. HBase

Apache HBase 是 Hadoop 生态系统的一个组成部分，它是一个分布式数据库，被设计用来在可能有数十亿行和数百万列的表中存储结构化数据。HBase 是一个建立在 HDFS 之上，可扩展的、分布式的 NoSQL 数据库。HBase 提供实时访问 HDFS 中的数据的读取或写入。

HBase 有两个组件，即 HBase Master 和 RegionServer。

HBase Master

它不是实际数据存储的一部分，但在所有 RegionServer 之间协商负载平衡。
维护和监控 Hadoop 集群。
执行管理（创建、更新和删除表的界面）。
控制故障转移。
处理DDL操作。

RegionServer

处理来自客户端的读、写、更新、删除请求。
RegionServer 进程在 Hadoop 集群的每个节点上运行。RegionServer 运行在 HDFS 的 DateNode 上。

7. HCatalog

HCatalog 是 Hadoop 的一个表和存储管理层。HCatalog 支持 Hadoop 生态系统中的不同组件，如MapReduce、Hive 和 Pig，以方便从集群中读写数据。HCatalog 是 Hive的一个关键组件，使用户能够以任何格式和结构存储他们的数据。默认情况下，HCatalog 支持 RCFile、CSV、JSON、sequenceFile 和 ORC 文件格式。

8. Avro

Acro 是 Hadoop 生态系统的一部分，是一个最流行的数据序列化系统，为 Hadoop 提供数据序列化和数据交换服务。这些服务可以一起使用，也可以独立使用。大数据可以使用 Avro 交换用不同语言编写的程序。使用序列化服务，程序可以将数据序列化为文件或消息。它将数据定义和数据一起存储在一个消息或文件中，使得程序可以很容易地动态理解存储在 Avro 文件或消息中的信息。

Avro 模式：它依靠模式进行序列化 / 反序列化。Avro 需要模式来进行数据的写入 / 读取。当 Avro 数据存储在一个文件中时，它的模式也随之存储。因此，文件可以在以后被任何程序处理。
动态类型化：它指的是在不生成代码的情况下进行序列化和反序列化。它是对代码生成的补充，在 Avro 中，静态类型的语言可以作为一种可选的优化。

9. Thrift

Thrift 是一个用于可扩展的跨语言服务开发的软件框架，同时是一种用于 RPC（远程程序调用）通信的接口定义语言。Hadoop 做了大量的 RPC 调用，因此有可能出于性能或其他原因使用 Thrift。

10. Drill

Hadoop 生态系统组件的主要目的是大规模数据处理，包括结构化和半结构化数据。Apache Drill 是一个低延迟的分布式查询引擎，旨在扩展到几千个节点并查询 PB 级的数据。Drill 是第一个具有无模式模型的分布式 SQL 查询引擎。

Drill有专门的内存管理系统，可以消除垃圾回收，优化内存分配和使用。Drill 与 Hive 发挥得很好，允许开发者重用他们现有的 Hive 部署。

可扩展性：Drill 在各层提供可扩展的架构，包括查询层、查询优化和客户端 API。我们可以根据企业的具体需求来扩展任何一层。
灵活性：Drill 提供了一个分层的列式数据模型，可以表示复杂的、高度动态的数据，并允许高效的处理。
动态模式发现：Drill 不要求数据的模式或类型规范，以便开始查询执行过程。相反，Drill 以称为记录批次的单位开始处理数据，并在处理过程中即时发现模式。
Drill 分散的元数据：与其他 SQL Hadoop 技术不同，Drill 没有集中的元数据要求。Drill 用户不需要为了查询数据而在元数据中创建和管理表。

11. Mahout

Apache Mahout 是用于创建可扩展的机器学习算法和数据挖掘库的开源框架。一旦数据被存储在 HDFS 中，Mahout 提供了数据科学工具来自动寻找这些大数据集中有意义的模式。

Mahout的算法包括：

聚类
协同过滤
分类
频繁模式挖掘

12. Sqoop

Apache Sqoop 将数据从外部来源导入相关的 Hadoop 生态系统组件，如 HDFS、Hbase 或 Hive。它还可以将数据从 Hadoop 导出到其他外部来源。Sqoop 与关系型数据库一起工作，如 teradata、Netezza、oracle、MySQL。

Apache Sqoop的特点：

从大型机导入顺序数据集：Sqoop 满足了将数据从大型机转移到 HDFS 的日益增长的需求。
直接导入 ORC 文件：改善压缩和轻量级索引，提高查询性能。
平行数据传输：实现更快的性能和最佳的系统利用率。
高效的数据分析：通过将结构化数据和非结构化数据结合在读取数据湖的模式上，提高数据分析的效率。
快速的数据拷贝：从外部系统到 Hadoop。

13. Flume

Apache Flume 有效地收集、汇总和移动大量的数据，并将其从原点送回 HDFS。它是容错和可靠的机制。Flume 允许数据从源头流入 Hadoop 环境。它使用一个简单的可扩展的数据模型，允许在线分析应用。使用 Flume，我们可以从多个服务器立即获得数据到 Hadoop。

14. Ambari

Ambari 是一个用于配置、管理、监控和保护 apache Hadoop 集群的管理平台。由于 Ambari 提供了一致的、安全的操作控制平台，Hadoop 管理变得更加简单。

Ambari的特点：

简化安装、配置和管理：Ambari 轻松有效地创建和管理大规模的集群。
集中的安全设置：Ambari 减少了在整个平台上管理和配置集群安全的复杂性。
高度的可扩展性和可定制性：Ambari 具有高度的可扩展性，可将定制服务纳入管理。
对集群健康的全面可视性：Ambari通过整体的监控方法，确保集群的健康和可用。

15. Zookeeper

Apache Zookeeper 用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。Zookeeper 管理和协调一个大型的机器集群。

Zookeeper的特点

快速：Zookeeper 在对数据的读取比写入更常见的工作负载中是快速的。理想的读 / 写比率是 10:1。
有序：Zookeeper 维护所有事务的记录。

四、Hadoop优缺点

基于Hadoop开发出来的大数据平台，通常具有以下特点：

扩容能力：能够可靠地存储和处理PB级的数据。Hadoop生态基本采用HDFS作为存储组件，吞吐量高、稳定可靠。
成本低：可以利用廉价、通用的机器组成的服务器群分发、处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
高效率：通过分发数据，Hadoop可以在数据所在节点上并行处理，处理速度非常快。
可靠性：Hadoop能自动维护数据的多份备份，并且在任务失败后能自动重新部署计算任务。

Hadoop生态缺点：

因为Hadoop采用文件存储系统，所以读写时效性较差，至今没有一款既支持快速更新又支持高效查询的组件。
Hadoop生态系统日趋复杂，组件之间的兼容性差，安装和维护比较困难。
Hadoop各个组件功能相对单一，优点很明显，缺点也很明显。
云生态对Hadoop的冲击十分明显，云厂商定制化组件导致版本分歧进一步扩大，无法形成合力。
整体生态基于Java开发，容错性较差，可用性不高，组件容易挂掉。

五、Hadoop学习路径

（一）平台基础

1.1 大数据

了解什么是大数据，大数据入门，以及大数据介绍。

以及大数据中存在的问题，包括存储，计算的问题，有哪些解决策略。

1.2 Hadoop平台生态圈

熟悉了解开源Hadoop平台生态圈，以及第三方大数据平台，查找一些Hadoop入门介绍博客或者官网，了解：

What’s Hadoop

Why Hadoop exists

How to Use Hadoop

1.3 Hadoop家族成员

Hadoop是一个庞大的家族，包含存储，计算等一系列产品组件，需要了解其中的一系列组件，包括HDFS，MapReduce，Yarn，Hive，HBase，ZooKeeper，Flume，Kafka，Sqoop，HUE，Phoenix，Impala，Pig，Oozie，Spark等，知道其干什么，维基百科定义。

1.4 HDFS

分布式存储HDFS，了解HDFS架构，HDFS的存储机制，各节点协作关系需理解清楚。

1.5 Yarn

分布式资源管理Yarn，熟悉Yarn架构，以及如何进行资源管理的机制。

1.6 MapReduce

分布式计算MapReduce，对MapReduce底层架构，处理方案进行了解，计算架构方案，了解MapReduce计算的优势，以及劣势。

1.7 HBase

大数据高效存储HBase，了解HBase底层架构，HBase的应用场景，存储方案。

1.8 Hive

大数据仓库Hive，了解Hive的存储机制，Hive的事务型变迁，Hive的应用场景，以及Hive底层计算。

1.9 Spark

内存计算平台Spark，熟悉Spark内存计算架构，计算流程，Spark的运行模式，以及应用场景。

（二）平台进阶

2.1 HDFS

通过命令行操作HDFS，文件查看，上传，下载，修改文件，赋权限等。

通过java demo连接操作HDFS，实现文件读取，上传，下载功能。

通过DI工具，配置HDFS操作流程，实现关系型数据库文件到HDFS存储，HDFS文件保存到本地目录中。

2.2 MapReduce

Eclipse绑定Hadoop环境，添加MapReduce Location，用eclipse运行MapReduce的经典实例WordCount，看其中原理，尝试修改为中文词汇统计，并排除不相关词汇。

2.3 Hive

通过命令行操作Hive，进行beeline连接，SQL语句操作Hive数据仓库。

通过java demo连接操作Hive，实现建表，插入数据，查询，删除数据记录，更新数据，删除表等操作。

通过DI工具，配置关系型数据库抽取到Hive事务表流程，不通过直接驱动连接Hive，通过HDFS以及Hive外表进行过度实现。

2.4 HBase

在命令行中访问操作使用HBase，建立列族，每列添加数据，修改更新数据查看变化。

通过java demo，用phoenix驱动，连接HBASE，实现对HBASE的建表，增删改查数据操作。

DI工具需要修改源码，或者添加phoenix组件，才能使用，因为phoenix插入语句不是Insert into，而是Upsert into，无法与DI工具匹配。

2.5 Spark

在命令行中，运行pyspark，以及spark shell，进行spark命令行操作，提交spark示例任务，进行试运行。

切换Spark运行模式，进行命令行尝试体验。

通过java demo连接Spark，进行任务的分发计算运行。

（三）平台高级

针对上述组件，进行熟练使用，熟能生巧，举一反三，能够根据场景编写MapReduce代码，Spark代码等，针对Hive，HBase深入理解支持的SQL类型，存储过程，触发器等如何进行操作，能够根据需求设计最优的解决方案。

（四）平台深度

深读组件源码，理解平台部署中各个配置的意义及影响，以及如何通过源码以及配置对组件进行优化，修改源码提高Hadoop平台的容错性，扩展性，稳定性等。

参考文献：

hadoop生态系统包含哪些组件 • Worktile社区

https://www.cnblogs.com/wzgwzg/p/15997342.html

Hadoop学习路径-阿里云开发者社区

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