hadoop简介讲解
hadoop 基本介绍
hadoop 基本介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。
它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的研究论文提出，并得到Apache软件基金会的支持和维护。
Hadoop通过将大规模数据集分布式存储在集群中的多个节点上，然后在节点上并行处理数据，大大加快了数据处理的速度。
Hadoop的核心组件包括：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储大规模数据集的分布式文件系统，可以将数据分布式存储在多个节点上，并提供高容错性和可靠性。
2. MapReduce：用于并行处理存储在HDFS中的数据。
它将作业分成若干个Map和Reduce阶段，并在多个节点上并行执行，最后将结果汇总。
3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：用于资源管理和作业调度的框架。
它可以将集群的计算和存储资源分配给MapReduce作业，并管理作业的执行。
Hadoop具有以下特点：1. 可扩展性：Hadoop可以在大规模的集群环境中存储和处理大量的数据。
2. 高容错性：Hadoop通过将数据复制到多个节点上实现高容错性，即使某个节点发生故障，数据仍然可以可靠地访问。
3. 高可靠性：Hadoop使用复制机制来确保数据的可靠性，即使某个节点丢失数据，仍然可以从其他节点上找回数据。
4. 低成本：Hadoop通过使用廉价的硬件和开源软件，降低了存储和处理大数据集的成本。
总而言之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，适用于存储和处理大规模数据集。
它的可扩展性、高容错性和低成本使其成为处理大数据的首选框架之一。
Hadoop概述
Hadoop概述⼀、Hadoop概述Hadoop实现了⼀个分布式⽂件系统，简称HDFS。
Hadoop在数据提取、变形和加载（ETL）⽅⾯有着天然的优势。
Hadoop的HDFS实现了⽂件的⼤批量存储，Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，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的ETL可批量操作数据，使处理结果直接⾛向存储。
Hadoop有以下特点：1、⾼可靠性。
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，能够确保针对失败的节点重新分布处理。
2、⾼扩展性。
Hadoop是在可⽤的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可⽅便的扩展到数以千计的节点中。
3、⾼效性。
它以并⾏的⽅式⼯作，能够在节点之间动态移动数据，并保证各个节点动态平衡，因此处理速度⾮常快。
4、⾼容错性。
Hadoop能够⾃动保存数据的多个副本，能够⾃动将失败的任务重新分配。
5、可伸缩性。
Hadoop能够处理PB级数据。
6、低成本。
Hadoop是开源的，项⽬软件成本⼤⼤降低。
Hadoop的组成：1、最底部的是HDFS（Hadoop Distribute File System），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的⽂件，是数据存储的主要载体。
它由Namenode和DataNode组成。
2、HDFS的上⼀层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。
它通过MapReduce过程实现了对数据的处理。
3、Yarn实现了任务分配和集群资源管理的任务。
它由ResourceManager、nodeManager和ApplicationMaster组成。
Hadoop由以上三个部分组成，下⾯我们就这三个组成部分详细介绍：1、HDFSHadoop HDFS 的架构是基于⼀组特定的节点构建的，（1）名称节点（NameNode仅⼀个）负责管理⽂件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
hadoop 原理
hadoop 原理Hadoop原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并且能够提供高可靠性、高可扩展性和高效率的计算能力。
本文将详细介绍Hadoop的原理。
一、Hadoop的概述1.1 Hadoop的定义Hadoop是一个基于Java语言编写的分布式计算框架，它由Apache 基金会开发和维护。
1.2 Hadoop的特点- 可以处理大规模数据集- 具有高可靠性、高可扩展性和高效率- 支持多种数据存储方式- 支持多种计算模型和编程语言- 易于部署和管理1.3 Hadoop的组件Hadoop由以下几个组件组成：- HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
- MapReduce：分布式计算框架，用于对大规模数据进行并行处理。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，用于协调整个集群中各个应用程序之间的资源使用。
二、HDFS原理2.1 HDFS概述HDFS是一个分布式文件系统，它可以在集群中存储大规模数据集。
它采用了主从架构，其中NameNode作为主节点，负责管理整个文件系统的元数据，而DataNode作为从节点，负责存储数据块。
2.2 HDFS文件存储原理HDFS将一个文件分成多个数据块进行存储。
每个数据块的大小默认为128MB，可以通过配置进行修改。
当一个文件被上传到HDFS中时，它会被分成多个数据块，并且这些数据块会被复制到不同的DataNode上进行备份。
2.3 HDFS读写原理当客户端需要读取一个文件时，它会向NameNode发送请求。
NameNode返回包含该文件所在DataNode信息的列表给客户端。
客户端根据这些信息直接与DataNode通信获取所需的数据。
当客户端需要上传一个文件时，它会向NameNode发送请求，并且将该文件分成多个数据块进行上传。
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 生态系统介绍
Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。
Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。
接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。
一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。
HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。
MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。
二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。
Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。
三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。
HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。
四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。
Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。
五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。
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。
hadoop通俗讲解
hadoop通俗讲解Hadoop通俗讲解大数据时代已经来临，海量的数据涌入各行各业，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项重要的任务。
而Hadoop作为一种分布式计算框架，正在成为处理大数据的首选工具，下面我们就来通俗地介绍一下Hadoop是什么以及它的工作原理。
Hadoop最初是由Apache基金会作为一个开源项目开发的，它的目标是解决传统关系型数据库无法处理的大规模数据的存储和分析问题。
Hadoop主要由两部分组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是Hadoop的存储层，它将大文件分割成多个小文件，并将这些小文件存储在不同的计算机节点上。
这样做的好处是可以将数据分散存储在多个计算机上，实现数据的冗余备份和高可靠性。
同时，HDFS还具备高吞吐量的特点，可以快速地读取和写入大量的数据。
而MapReduce则是Hadoop的计算层，它采用了分布式计算的思想，将数据分成多个小块，分发到不同的计算机节点上进行并行计算。
MapReduce将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce 阶段。
在Map阶段，每个计算机节点都会对数据进行处理，并生成中间结果。
而在Reduce阶段，所有中间结果会被汇总起来，最终得到最终的计算结果。
通过这种方式，Hadoop可以高效地处理大规模数据的计算任务。
Hadoop的工作原理可以用以下几个步骤来概括：1. 数据切分：Hadoop将大文件切分成多个小文件，每个小文件都会被分发到不同的计算机节点上进行处理。
2. Map阶段：在Map阶段，每个计算机节点都会对自己所负责的数据进行处理，并生成中间结果。
这些中间结果会被保存到本地磁盘上。
3. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，Hadoop会将相同的中间结果收集到一起，并按照某种规则进行排序和分组，以便后续的Reduce阶段进行处理。
4. Reduce阶段：在Reduce阶段，Hadoop会对Shuffle阶段得到的中间结果进行汇总和计算，得到最终的计算结果。
海量数据处理技术——Hadoop介绍
海量数据处理技术——Hadoop介绍如今，在数字化时代，数据已经成为企业和组织中最重要的资产之一，因为巨大量的数据给企业和组织带来了更多的挑战，比如如何存储、管理和分析数据。
随着数据越来越庞大，传统方法已经无法胜任。
这正是Hadoop出现的原因——Hadoop是一个开源的、可扩展的海量数据处理工具。
本文将介绍什么是Hadoop、它的架构和基本概念、以及使用的应用场景。
一、什么是HadoopHadoop是一种基于Java的开源框架，它可以将大量数据分布式分割存储在许多不同的服务器中，并能够对这些数据进行处理。
Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，旨在解决海量数据存储和处理的难题。
Hadoop采用了一种分布式存储和处理模式，能够高效地处理PB级别甚至EB级别的数据，使得企业和组织能够在这些大量数据中更快地发现价值，并利用它带来的价值。
二、 Hadoop架构和基本概念Hadoop架构由两个核心组成部分构成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce的执行框架。
1. HDFSHDFS以可扩展性为前提，其存储处理是在上面构建的，它在集群内将数据分成块（Block），每个块的大小通常为64MB或128MB，然后将这些块存储在相应的数据节点上。
HDFS架构包含两类节点：一个是namenode，另一个是datanode。
namenode是文件系统的管理节点，负责存储所有文件和块的元数据，这些元数据不包括实际数据本身。
datanode是存储节点，负责存储实际的数据块，并向namenode报告其状态。
2. MapReduceMapReduce是一个处理数据的编程模型，它基于两个核心操作：map和reduce。
Map负责将输入数据划分为一些独立的小片段，再把每个小片段映射为一个元组作为输出。
Reduce将Map输出的元组进行合并和过滤，生成最终输出。
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-count[-q] <path>//显示目录中文件数量
-mv <src> <dst>//移动多个文件到目标目录 -cp <src> <dst>//复制多个文件到目标目录 -rm(r)//删除文件(夹) -put <localsrc> <dst>//本地文件复制到hdfs
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