二、大数据技术之Hadoop --从Hadoop框架讨论大数据生态_hadoop logo

目录

1、从Hadoop框架讨论大数据生态

1.1 Hadoop是什么

1.2 Hadoop发展历史

1.3 Hadoop三大发行版本

1.3.1 Apache Hadoop

1.3.2 Cloudera Hadoop

1.3.3 Hortonworks Hadoop

1.4 Hadoop的优势

1.5 Hadoop组成*

1.5.1 HDFS架构概述

1.5.2 YARN架构概述

1.5.3 MapReduce架构概述

1.6 大数据技术生态体系

1.7 推荐系统框架图

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1、从Hadoop框架讨论大数据生态

1.1 Hadoop是什么

1）Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。

2）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。

1.2 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。

Hadoop创始人Doug Cutting

2）2001年年底Lucene成为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，检索速度慢。

4）学习和模仿Google解决这些问题的方法：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。

9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象，如图1.2-1。

      

         图1.2-1 Hadoop的logo

1.3 Hadoop三大发行版本

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。

Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。

Cloudera在大型互联网企业中用的较多。

Hortonworks文档较好。

1.3.1 Apache Hadoop

官网地址：Apache Hadoop

下载地址：Index of /dist/hadoop/common

1.3.2 Cloudera Hadoop

官网地址：CDH Product Download

下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

（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。

1.3.3 Hortonworks Hadoop

官网地址：Enterprise Data Management Platforms & Products | Cloudera

下载地址：Product Downloads | Cloudera

（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Hadoop80%的代码。

（3）雅虎工程副总裁、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Hortonworks 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现已集成到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个节点每年为12500美元。

1.4 Hadoop的优势

Hadoop的优势（4高）

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。

高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。

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。

高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

1.5 Hadoop组成*

Hadoop1.x 和Hadoop2.x 区别，如图1.5-2。

                           图1.5-2 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。

1.5.1 HDFS架构概述

HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构概述。

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）: 在本地文件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，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。

1.5.2 YARN架构概述

1.5.3 MapReduce架构概述

思想: 分而治之

Map阶段  对数据和任务拆分,对每个小数据进行处理,得到一个结果

Reduce阶段 汇总Map阶段产生的结果数据,然后存储或者输出

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如下图。

      1）Map阶段并行处理输入数据: 接收要处理的数据,拆分存储,计算

      2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

举例：将10T左右的数据，在Map阶段把数据分发到hadoop集群的不同服务器上，每个服务器单独处理数据，找出2019年成龙的电影数据，等所有的服务器处理完成数据，Reduce阶段将每个服务器上的对应分区的数据下载到本地汇总。

1.6 大数据技术生态体系

图中涉及的技术名词解释如下：

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：

（1）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。

（2）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。

（3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

（4）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Hdoop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。

10）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、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

11）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。

12）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。

1.7 推荐系统框架图