Hadoop生态圈概况_hadoop生态圈 全貌

大数据

什么是大数据？大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据特征

大数据的特征可以用4个V来概括：

• Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生
• Velocity(速度快)：数据增长速度快，时效性高
• Variety(多样化)：数据种类和来源多样化
  结构化数据、半结构化数据、非结构化数据
• Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值

除此之外，大数据还有它的固有特征，即：时效性和不可变性

分布式计算

分布式计算的核心理念是将较大的数据分成小的部分进行处理

Hadoop

Hadoop简介

Hadoop是一个开源分布式系统架构，它包括了如下几个重要组成部分：

• 分布式文件系统HDFS：解决大数据存储
• 分布式计算框架MapReduce：解决大数据计算
• 分布式资源管理系统YARN

Hadoop是处理海量数据的架构首选，可以非常快得完成大数据计算任务，现已发展成为一个Hadoop生态圈

Hadoop的优点

我们为什么要使用Hadoop？

• 高扩展性，可伸缩
• 高可靠性
• 多副本机制，容错高
• 低成本
  无共享架构
• 灵活，可存储任意类型数据
• 开源，社区活跃

Hadoop与关系型数据库对比

Hadoop生态圈

Hadoop结构

• HDFS(Hadoop Distributed File System)
  分布式文件系统，解决分布式存储
• MapReduce
  分布式计算框架
• YARN
  分布式资源管理系统
• 在Hadoop 2.x中引入
  Common
  支持所有其他模块的公共工具程序

HDFS

HDFS特点

HDFS优点：

• 支持处理超大文件
• 可运行在廉价机器上
• 高容错性
• 流式文件写入

HDFS缺点：

• 不适合低延时数据访问场景
• 不适合小文件存取场景
• 不适合并发写入，文件随机修改场景

dfsadmin

HDFS角色

• Client：客户端
  NameNode (NN)：元数据节点
  管理文件系统的Namespace/元数据
  一个HDFS集群只有一个Active的NN
• DataNode (DN)：数据节点
  数据存储节点，保存和检索Block
  一个集群可以有多个数据节点
• Secondary NameNode (SNN)：从元数据节点
  合并NameNode的edit logs到fsimage文件中
  辅助NN将内存中元数据信息持久化

HDFS架构

HDFS副本

• Block：数据块
  HDFS最基本的存储单元
  默认块大小：128M（2.x）
• 副本机制
  作用：避免数据丢失
  副本数默认为3
  存放机制：
  一个在本地机架节点
  一个在同一个机架不同节点
  一个在不同机架的节点

HDFS读、写文件

读文件：

写文件：