Hadoop简介
Hadoop简介
Hadoop介绍适用问题范围Hadoop是一个大规模分布式批处理架构，虽然它在单台计算机上也能使用，但它的真正能力是在成百上千计算机上运行时才显现出来，Hadoop可以高效地将大量工作高效地分布到一组计算机上。
它能处理多大量的工作？Hadoop面对的处理工作比许多现在系统处理要高几个数量级，几百G的数据，只不过在Hadoop眼里不过是小数据量。
实际上Hadoop是设计来对付“We级的”的数据，“Web级”数据大小范围在几百G到T级，甚至P级。
在这种规模下，输入数据很可能甚至不能存入单个计算机的磁盘中，更不用说内在了，所以Hadoop中包括一个分布式文件系统，它将输入文件分成块，将这些块传输到你的集群中的计算机上保存，这样，原问题可以使用集群中所有计算机并行处理，那么得到计算结果的效率也就最高。
大规模的挑战进行大规模计算是很困难的，要处理大规模数据需要将数据分布到多台机器上并行处理，第当多台机器之间需要协作时，失败的几率就很升高。
在单台机器环境中，失败并不是设计者经常关心的问题，因为机器崩溃了，反正是无法将程序恢复的。
但在分布式环境中，局部失败是经常会发生的，比如网络会因为交换机和路由器崩溃局部失败或全部失败；数据有可能因为意外的网络阻塞没有按时到达特定结点；运算结点可能因为过热导致磁盘崩溃或用完了内存或磁盘空间；数据可能出错，也可能传输时发生错误；不同实现或不同版本软件在使用协议时有细微的差别；时钟可能变的不同步；锁文件可能没释放；可能在分布式不可打断的传输时受到干扰，导致网络连接中途断开，等等。
在上述每一种情况下，分布式系统的正常工作部分应该可以从失败中恢复，或使用户不需要关心这些错误，也可以继续正常工作。
显然，提供这种弹性是软件工程的巨大挑战。
不同的分布式系统会着重处理不同的几种失败，而不太关注另外的失败类型。
Hadoop没有提供安全模型，也没有防止恶意插入数据的安全机制，比如它无法控制一个在结点间的攻击，然而，它在硬件失败和数据阻塞方面的设计非常健壮，其它的分布式系统数据它们所要处理的问题(比如，高安全性)需求做出了不同的权衡。
Hadoop简介
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，最后再将 提取出来的数据汇总分析，最终获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎 么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要 编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
总
总结 总的来说Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服 务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。 Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像 分析、数据保存等。
Hadoop历史
• • • • • • • 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提 供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 随后在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS也就是 google File System，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。 2004年Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名 为NDFS。 2004年Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型， 用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。 2005年Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。 2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为 Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。 不得不说Google和Yahoo对Hadoop的贡献功不可没。
hadoop知识点
hadoop知识点一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算系统，由Apache基金会开发和维护。
它能够处理大规模数据集并存储在集群中的多个节点上，提供高可靠性、高可扩展性和高效性能。
Hadoop主要包括两个核心组件：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
二、HDFS1. HDFS架构HDFS是一个分布式文件系统，它将大文件分割成多个块并存储在不同的节点上。
它采用主从架构，其中NameNode是主节点，负责管理整个文件系统的命名空间和访问控制；DataNode是从节点，负责存储实际数据块。
2. HDFS特点HDFS具有以下特点：（1）适合存储大型文件；（2）数据冗余：每个数据块都会复制到多个节点上，提高了数据可靠性；（3）流式读写：支持一次写入、多次读取；（4）不适合频繁修改文件。
三、MapReduce1. MapReduce架构MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。
它将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段将输入数据划分为若干组，并对每组进行处理得到中间结果；Reduce阶段将中间结果进行合并、排序和归约，得到最终结果。
2. MapReduce特点MapReduce具有以下特点：（1）适合处理大规模数据集；（2）简化了分布式计算的编程模型；（3）可扩展性好，可以在数百甚至数千台服务器上运行。
四、Hadoop生态系统1. Hadoop Common：包含Hadoop的基本库和工具。
2. HBase：一个分布式的、面向列的NoSQL数据库。
3. Hive：一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射成HiveQL查询语言。
4. Pig：一个高级数据流语言和执行框架，用于大规模数据集的并行计算。
5. ZooKeeper：一个分布式协调服务，用于管理和维护集群中各个节点之间的状态信息。
五、Hadoop应用场景1. 日志分析：通过Hadoop收集、存储和分析日志数据，帮助企业实现对用户行为的监控和分析。
大数据处理之 Hadoop 原理与应用介绍
Input
Input Data：
A DD BB A BB A
Map Task Map
Map
0,A 1,DD
A,1 DD,1
Reduce Task
Shuffle & Sort
Reduce
map, sort, combiner, partition, spill, merge
copy partition data A,[1, 1, 1]
1、问题：
有如下数据，字段内容分别为：url,catePath0,catePath1,catePath2,unitparams
https:///confluence 0 1 8 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":19.951,"color":"red1"}},"email":" amy@only_for_json_udf_","owner":"amy1"} /leejun2005/blog/83058 0 1 23 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":2,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":19.951,"color":"red1"}},"email":"
Hadoop与Spark简介 课件
JobTracker
JobTracker负责资源监控和作业调度 JobTracker 监控所有TaskTracker与Job的状况，
一旦失败，就将任务转移到其他节点 JobTracker 跟踪任务执行进度、资源使用量等，
CONTENTS
03 HDFS简介 Introduction of HDFS
04 Spark概述 Overview of Spark
2 MapReduce简介
2.1 分布式并行编程
摩尔定律
CPU性能大约每隔18个月翻一番 从2005年开始摩尔定律逐渐失效 ，需要处理的数据量快速增加，人们开始借助于分布式
Kafka Spark
一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系 统，可以处理消费者规模的网站中的所
有动作流数据
类似于Hadoop MapReduce的通用并 行框架
01 Hadoop概述 Overview of Hadoop
Hadoop与Spark简介
02 MapReduce简介 Introduction of MapReduce
多个溢写文件归并成一个或多个大文件，文件 中的键值对是排序的
当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓 存中归并，然后输出给Reduce
2 MapReduce简介
2.4 实例1 -- WordCount
算法思想
程序 输入
输出
WordCount
一个包含大量单词的文本文件
文件中每个单词及其出现次数（频数 ），并按照单词字母顺序排序，每个 单词和其频数占一行，单词和频数之
周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情 况和任务进度汇报给JobTracker，同时接收 JobTracker 命令并执行相应操作
基于Hadoop的大数据分析与处理研究
基于Hadoop的大数据分析与处理研究随着互联网的发展，数据量也随之呈现爆炸式的增长。
如何有效的处理这些海量数据是目前亟待解决的问题。
Hadoop作为开源的分布式计算框架，已经成为了大数据处理的主要选择。
本文将着重讲解基于Hadoop的大数据分析与处理研究。
一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要解决的是海量数据的存储和处理问题。
它由Apache基金会开发，拥有自己的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式数据处理框架MapReduce。
其中，HDFS主要负责海量数据的分布式存储，而MapReduce则是处理和计算数据的核心模块。
目前，Hadoop已经成为了数据科学家和工程师的标配技能之一。
二、Hadoop的优点1. 可扩展性Hadoop的分布式架构使其可以轻松地扩展到数百个节点。
只要增加更多的服务器，Hadoop就可以根据需要添加更多的计算和存储资源，以满足不断增长的数据需求。
2. 高可靠性Hadoop采用了多个复制副本来存储数据，数据能够在不同的节点上复制多份，一旦出现部分节点宕机的情况，仍可以从其他节点中读取数据，确保数据的高可靠性。
3. 高效性Hadoop通过MapReduce操作，可以非常高效地处理大量的数据。
MapReduce采用了并行计算的方式，将数据划分成多个小任务，并分布到不同的节点上进行计算。
这种方式可以最大限度地利用硬件资源，使计算效率得到了极大的提升。
三、基于Hadoop的大数据分析与处理基于Hadoop的大数据分析主要分为四个步骤：数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化。
1. 数据采集在大数据分析过程中，需要先获取海量的数据。
数据的来源可以是开放API、爬虫程序、传感器、日志文件等多种渠道。
2. 数据清洗在数据采集后，需要进行数据清洗。
数据清洗主要是为了提高数据的质量，并去除无用的信息。
数据清洗包括去重、删除错误数据、填补缺失值等操作。
hadoop大数据技术基础 python版
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
hadoop资格证书
hadoop资格证书摘要：1.Hadoop 简介2.Hadoop 认证介绍3.Hadoop 认证考试及费用4.Hadoop 认证备考建议5.Hadoop 认证对职业发展的帮助6.总结正文：Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，广泛应用于大数据处理领域。
随着大数据技术的发展，Hadoop 受到了越来越多的企业和开发者的关注。
为了帮助Hadoop 开发者证明自己的技能水平，提升个人职业发展，Apache Hadoop 提供了一系列的认证考试。
Hadoop 认证主要包括以下几个级别：- Hadoop 管理员认证（Hadoop Administrator Certified Professional, HADOOP-A）- Hadoop 开发者认证（Hadoop Developer Certified Professional, HADOOP-D）- Hadoop 数据分析师认证（Hadoop Data Analyst Certified Professional, HADOOP-DA）各级别认证考试涵盖的知识点不同，分别针对不同岗位的需求。
考生可以根据自己的实际需求选择合适的认证级别。
Hadoop 认证考试主要采用在线考试的形式，考试语言为英语。
考试费用因地区和认证级别而异，具体费用可以参考官方认证考试网站。
备考Hadoop 认证，建议考生首先掌握Hadoop 的核心概念，例如HDFS、MapReduce、YARN 等。
同时，考生需要具备一定的实际操作经验，了解Hadoop 在不同场景下的应用。
此外，参加培训课程、阅读相关书籍、加入学习社群等方式，也可以帮助考生更好地备考。
获得Hadoop 认证对于个人职业发展具有积极意义。
首先，拥有Hadoop 认证可以证明自己具备一定的技能水平，提高求职竞争力。
其次，在职场竞争中，拥有Hadoop 认证的专业人士更容易获得晋升机会。
最后，Hadoop 认证还可以帮助企业建立专业的大数据团队，提升整体竞争力。
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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实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。
而且它提供高传输率（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（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
下面列举hadoop主要的一些特点：
1 扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。
2 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。
这些服务器群总计可达数千个节点。
3 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。
4 可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。
起源：Google的集群系统
Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。
即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。
核心组件是3个：
1、GFS（Google File System）。
一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。
Google根据自己的需求对它进行了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。
GFS把文件分成64MB的块，分布在集群的机器上，使用Linux的文件系统存放。
同时每块文件至少有3份以上的冗余。
中心是一个Master节点，根据文件索引，找寻文件块。
详见Google
的工程师发布的GFS论文。
2、MapReduce。
Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。
Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output。
这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把Map和Reduce操作分布在集群上运行，并把结果存储在GFS上。
3、BigTable。
一个大型的分布式数据库，这个数据库不是关系式的数据库。
像它的名字一样，就是一个巨大的表格，用来存储结构化的数据。
以上三个设施Google均有论文发表。
开源实现
Hadoop是项目的总称，起源于作者儿子的一只吃饱了的大象的名字。
主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成。
HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。
MapReduce是Google MapReduce的开源实现。
HBase是Google BigTable的开源实现。
这个分布式框架很有创造性，而且有极大的扩展性，使得Google在系统吞吐量上有很大的竞争力。
因此Apache基金会用Java实现了一个开源版本，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台。
目前Hadoop受到Yahoo的支持，有 Yahoo 员工长期工作在项目上，而且Yahoo内部也准备使用Hadoop代替原来的的分布式系统。
Hadoop实现了HDFS文件系统和MapRecue。
用户只要继承MapReduceBase，提供分别实现Map和Reduce的两个类，并注册Job即可自动分布式运行。
目前Release版本是0.20.1。
还不成熟，但是已经集群规模已经可以达到4000个节点，是由Yahoo!实验室中构建的。
下面是此集群的相关数据: • 4000 节点
• 2 x quad core Xeons@2.5ghz per 节点
• 4 x 1TB SATA Disk per 节点
• 8G RAM per 节点
• 千兆带宽 per 节点
• 每机架有40个节点
• 每个机架有4千兆以太网上行链路
• Redhat Linux AS4 （ Nahant update 5 ）
• Sun Java JDK1.6.0_05 - b13
• 所以整个集群有30000多个CPU，近16PB的磁盘空间！
HDFS把节点分成两类：NameNode和DataNode。
NameNode是唯一的，程序与之通信，然后从DataNode上存取文件。
这些操作是透明的，与普通的文件系统API没有区别。
MapReduce则是JobTracker节点为主，分配工作以及负责和用户程序通信。
HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce 运算。
Hadoop也跟其他云计算项目有共同点和目标：实现海量数据的计算。
而进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，才有了Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed File System）。
HDFS通信部分使用org.apache.hadoop.ipc，可以很快使用
RPC.Server.start()构造一个节点，具体业务功能还需自己实现。
针对HDFS的业务则为数据流的读写，NameNode/DataNode的通信等。
MapReduce主要在org.apache.hadoop.mapred，实现提供的接口类，并完成节点通信（可以不是hadoop通信接口），就能进行MapReduce运算。
目前这个项目还在进行中，还没有到达1.0版本，和Google系统的差距也非常大，但是进步非常快，值得关注。
另外，这是云计算（Cloud Computing）的初级阶段的实现，是通向未来的桥梁。
Hadoop的发音音标 [hædu:p]。