开源工具之Hadoop_hadoop的框架最核心的设计包括什么?

是什么？

Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是一种对大量数据进行分布式处理的软件框架。

Hadoop的框架最核心的设计就是：

HDFS和MapReduce.

• HDFS为海量的数据提供了存储
• MapReduce为海量的数据提供了计算.

HDFS

是什么？

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

特点

• HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；
• 它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
• HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
• 对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。

结构设计

HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。
这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 的一个缺点（单点失败）。
存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（通常为 64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。

主从结构

• 主节点，只有一个: namenode
• 从节点，有很多个: datanodes

各节点功能

• namenode负责：接收用户操作请求 、维护文件系统的目录结构、管理文件与block之间关系，block与datanode之间关系。通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
• datanode负责：存储文件文件被分成block存储在磁盘上、为保证数据安全，文件会有多个副本。

HDFS内部通信协议

HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

MapReduce

是什么？

MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

什么是编程模型？

编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。

• 例如，在一个关系数据库中，使用一种集合语言执行查询，如SQL。告诉语言想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。
• 还可以用更传统的语言(C++，Java)，一步步地来解决问题。

这是两种不同的编程模型MapReduce就是另外一种。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。

MapReduce 的主从结构

• 主节点，只有一个: JobTracker
• 从节点，有很多个: TaskTrackers

各节点功能

• JobTracker负责：接收客户提交的计算任务、把计算任务分给TaskTrackers执行、监控TaskTracker的执行情况
• TaskTrackers负责：执行JobTracker分配的计算任务

hadoop优点：

• Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
• Hadoop 是可靠的，按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
• Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
• Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
• Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
• 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
• 低成本。hadoop是开源的，项目的软件成本低。
• Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。
• Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
• Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

hadoop大数据处理的意义

• Hadoop在大数据处理中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。
• Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。
• Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

Hadoop能做什么？

• 大数据量存储：分布式存储
• 日志处理: Hadoop擅长这个
• 海量计算: 并行计算
• ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库
• 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统
• 机器学习: 比如Apache Mahout项目
• 搜索引擎:hadoop + lucene实现
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• 大量地从文件中顺序读。HDFS对顺序读进行了优化，代价是对于随机的访问负载较高。
• 数据支持一次写入，多次读取。对于已经形成的数据的更新不支持。
• 数据不进行本地缓存（文件很大，且顺序读没有局部性）
• 任何一台服务器都有可能失效，需要通过大量的数据复制使得性能不会受到大的影响。
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