大数据技术概述_大数据技术简介

一、大数据技术概述

1、大数据概述
google技术：

典型的计算模式：
1、批处理模式：MapReduce
2、流计算：实时处理，给出实时响应
3、图计算
4、查询分析计算

2、云计算：


虚拟化：

2、物联网
物联网：物物相连的互联网。
物联网的层次架构：

物联网的关键技术：
1、 识别技术
如：二维码
2、感知技术
如：公交卡

二、Hadoop

1、简介
Hadoop是Apache软件基金会旗下的开源软件。可以支持多种编程语言。
Hadoop的两大核心：HDFS+MapReduce。
2、特点：
高可靠性
高效性
高可扩展性

3、应用现状：

4、版本变化：

5、Hadoop的项目结构

HDFS：分布式文件系统
YARN：资源管理和调度框架（集群资源管理）
MapReduce：离线计算
Tez：DAG计算
Spark：内存计算
Hive
Pig
Hive2
Pig2
Shark
Zookeeper：分布式协调服务
Hbase：分布式数据库
Flume：日志收集
Sqoop：数据库ETL工具

三、HDFS

HDFS：分布式文件系统。

HDFS实现目标：
1、兼容廉价的硬件设备
2、实现流数据读写
3、支持大数据集
4、支持简单的文件模型
5、强大的跨平台兼容性

HDFS自身的局限性：
1、不适合低延迟数据访问：不满足实时性
2、无法高效存储大量小文件
3、不支持多用户写入和任意修改文件，只允许追加

HDFS概述
块：
1、块：HDFS中最核心的概念，HDFS中的一个块比文件系统中的块大很多。为了分摊磁盘读写开销，也就是在大量数据间分摊磁盘寻址的开销。
2、目的：支持面向大规模数据存储、降低分布式节点的寻址开销。
3、缺点：如果块过大会导致 MapReduce 就 一两个任务在执行完全牺牲了 MapReduce 的并行度，发挥不了分布式并行处理的效果。
4、好处：支持大规模文件存储、简化系统设计、适合数据备份

HDFS两大组件：
名称节点：整个HDFS集群的管家。EditLog，存储增量数据。
数据节点：存储实际数据


HDFS的体系结构：主节点+多个数据节点构成
局限性：
命名空间限制，名称节点是保存在内存中的，能够容纳的对象的个数会受到空间大小限制。
性能的瓶颈，整个分布式文件的吞吐量，受限于单个名称节点的吞吐量。
隔离问题，由于只有一个名称节点，只有一个命名空间，因此无法对不同的应用程序进行隔离。
集群的可用性：一旦名称节点发生故障，会导致整个集群不可用。

HDFS的存储原理：
1、冗余数据保存的问题
好处：加快数据的传输速度、很容易检查数据错误、保证数据可靠性
2、数据保存策略的问题
3、数据恢复的问题。
数据读取：HDFS提供了一个API可以确定一个数据节点的机架ID，客户端也可以调用API获取自己所属的机架。
读取过程：七步。

写数据过程：七步。

数据的错误和恢复：
名称节点出错：冷备份，暂停服务一段时间，恢复后再继续；热备份，服务不用暂停。
数据节点出错：可以调整冗余数据的位置。
数据本身出错：校验码，验证数据是否出错，出错了则需要恢复数据。