hadoop架构介绍
详解Hadoop核心架构HDFS
详解Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive HDFS的体系架构整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中就已经实现了）。
NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。
DataNode 管理存储的数据。
HDFS支持文件形式的数据。
从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode上。
NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。
DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。
NameNode是所有HDFS 元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。
图中涉及三个角色：NameNode、DataNode、Client。
NameNode是管理者，DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。
文件写入：1）Client向NameNode发起文件写入的请求。
2）NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它管理的DataNode 的信息。
3）Client将文件划分为多个block，根据DataNode的地址，按顺序将block写入DataNode块中。
文件读取：1）Client向NameNode发起读取文件的请求。
2）NameNode返回文件存储的DataNode信息。
3）Client读取文件信息。
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。
对hadoop的认识
Hadoop是一个分布式计算框架，由Apache软件基金会开发。
它允许在跨多个计算机集群上进行大规模数据处理和分析，是大数据处理领域的重要工具之一。
一、Hadoop的背景和意义随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理的需求。
Hadoop的出现，为大数据处理提供了一种有效的解决方案。
Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性和安全性等特点，能够处理海量数据，并且可以运行在廉价的硬件设备上。
二、Hadoop的核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，可以将数据存储在多个计算机节点上，并实现数据的高可靠性、高扩展性和高效性。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，它可以将大规模数据处理任务分解为多个小任务，并在多个计算机节点上并行执行，从而加速数据处理速度。
三、Hadoop的应用场景数据存储和处理：Hadoop可以用于存储和处理大规模数据，例如日志数据、社交媒体数据、电商数据等。
数据分析：Hadoop可以用于进行数据分析，例如数据挖掘、机器学习、数据可视化等。
数据备份和恢复：Hadoop可以用于数据备份和恢复，因为它具有高可靠性和高扩展性。
其他应用：除了上述应用场景外，Hadoop还可以用于搜索引擎、推荐系统、云计算等领域。
四、Hadoop的发展趋势生态系统的完善：随着Hadoop的不断发展，其生态系统也在不断完善。
越来越多的企业开始采用Hadoop技术，并且出现了许多与Hadoop相关的开源项目和商业产品。
性能的提升：随着硬件设备的不断升级和优化，Hadoop的性能也在不断提升。
未来，Hadoop将会更加高效、稳定和可靠。
云端化：随着云计算的不断发展，越来越多的企业开始将Hadoop部署在云端。
云端化可以提供更好的可扩展性、高可用性和安全性，并且可以更加方便地管理和维护Hadoop集群。
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核心组件概述及hadoop集群的搭建
hadoop核⼼组件概述及hadoop集群的搭建什么是hadoop？ Hadoop 是 Apache 旗下的⼀个⽤ java 语⾔实现开源软件框架，是⼀个开发和运⾏处理⼤规模数据的软件平台。
允许使⽤简单的编程模型在⼤量计算机集群上对⼤型数据集进⾏分布式处理。
hadoop提供的功能：利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理。
狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核⼼组件有：1. hdfs（分布式⽂件系统）（负责⽂件读写）2. yarn（运算资源调度系统）(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)3. MapReduce（分布式运算编程框架）扩展：关于hdfs集群： hdfs集群有⼀个name node(名称节点)，类似zookeeper的leader(领导者)，namenode记录了⽤户上传的⼀些⽂件分别在哪些DataNode上，记录了⽂件的源信息(就是记录了⽂件的名称和实际对应的物理地址)，name node有⼀个公共端⼝默认是9000，这个端⼝是针对客户端访问的时候的，其他的⼩弟(跟随者)叫data node，namenode和datanode会通过rpc进⾏远程通讯。
Yarn集群： yarn集群⾥的⼩弟叫做node manager，MapReduce程序发给node manager来启动，MapReduce读数据的时候去找hdfs(datanode)去读。
(注：hdfs集群和yarn集群最好放在同⼀台机器⾥)，yarn集群的⽼⼤主节点resource manager负责资源调度，应(最好)单独放在⼀台机器。
⼴义上来说，hadoop通常指更⼴泛的概念--------hadoop⽣态圈。
当下的 Hadoop 已经成长为⼀个庞⼤的体系，随着⽣态系统的成长，新出现的项⽬越来越多，其中不乏⼀些⾮ Apache 主管的项⽬，这些项⽬对 HADOOP 是很好的补充或者更⾼层的抽象。
hadoop项目结构及各部分具体内容
hadoop项目结构及各部分具体内容Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会管理。
它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
其项目结构包括以下几个部分：1. Hadoop Common：这是Hadoop项目的核心模块，包含文件系统、I/O操作、网络通信、安全性等基本功能的实现。
2. Hadoop HDFS：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和管理大量数据。
它将数据分割成块，将这些块存储在不同的计算机上，以实现数据的可靠性和高可用性。
3. Hadoop YARN：这是Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的资源，包括内存、CPU、磁盘等。
它可以将集群资源分配给运行在集群上的应用程序，从而提高资源利用率。
4. Hadoop MapReduce：这是Hadoop的计算模型，用于在分布式环境下执行大数据处理任务。
MapReduce将任务分成更小的子任务，然后在不同的计算机上并行执行这些子任务，最后将结果合并。
除了以上核心部分，Hadoop还包括一些其他功能模块：1. Hadoop Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库，提供了SQL 查询功能。
它可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS上，从而实现大规模数据的查询和分析。
2. Hadoop Pig：这是一个基于Hadoop的数据流语言和平台，用于进行大规模数据处理和分析。
它支持多种数据源和处理方式，可以快速地进行数据的转换和操作。
3. Hadoop HBase：这是一个基于Hadoop的分布式数据库，用于存储大量的结构化数据。
它支持高可用性、可靠性和扩展性，并提供了快速查询和插入数据的功能。
总之，Hadoop是一个强大的大数据处理框架，它的各个部分提供了不同的功能和特性，可以轻松地处理大规模数据。
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。
基于Hadoop的大数据技术研究与应用
基于Hadoop的大数据技术研究与应用一、概述随着互联网的迅速发展和普及，大数据已经成为互联网行业中一个不可忽视的重要领域。
如何高效地对大数据进行收集、存储、分析和应用，是当前互联网行业中急需解决的问题。
基于Hadoop的大数据技术在这方面发挥了非常重要的作用，本文将从Hadoop的基本架构、数据存储、数据处理、数据安全等方面对基于Hadoop的大数据技术进行深入研究，并对其应用进行分析。
二、Hadoop基本架构Hadoop的基本架构主要由两个部分组成：HDFS和MapReduce。
其中，HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大量数据，具有高可靠性、高扩展性和高容错性等特点。
MapReduce是Hadoop的并行处理框架，用于将大量数据分解为多个小块，并将这些小块分配给不同的计算节点进行处理，最终将处理结果收集起来。
Hadoop中还有一个重要的组件是YARN，即“Yet Another Resource Negotiator”，它用于管理Hadoop的计算资源，包括CPU、内存等。
通过YARN，Hadoop可以更加灵活地利用计算资源，提高计算效率和数据处理速度。
三、数据存储在Hadoop中，数据存储和计算是分开的，数据存储在HDFS 中，而计算则由MapReduce执行。
由于HDFS是一个分布式文件系统，数据可以被分散存储在多个计算节点上，这样可以大大提高数据的可靠性和容错性。
Hadoop中的数据一般都是以键值对（key-value）形式进行存储，这种方式可以更方便地进行数据的查询和处理。
同时，Hadoop还支持多种数据存储格式，如文本、序列化、二进制、JSON、CSV 等，可以根据实际需求选择适合的存储格式。
四、数据处理Hadoop最重要的功能就是数据处理，它通过MapReduce框架实现对大规模数据的分布式处理。
其中，Map阶段主要用于对数据进行拆分和处理，Reduce阶段则用于将各个Map节点处理的结果进行汇总。
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背景：Байду номын сангаас时代的变革
应用的挑战
• 海量数据
应用的挑战
• 成本
应用的挑战
• 变化的业务需求
分布式解决方案？
变革
• 分布式编程已成为必备的技能 • 编程的对象：单机vs集群？ • 全新的系统栈
– 存储 – 调度 – 计算 –…
目标
• 结束本次讲座时，你可以
– 熟悉分布式系统、Hadoop的背景知识 – 理解MapReduce编程模型 – 使用Hadoop
• 思考题：MapReduce的数据偏斜问题
MapReduce编程模型
• 总结
Hadoop
• 开源分布式系统实现 • 子项目（模块）
– core – mapreduce – hdfs – hive – avro –…
Hadoop
• 背景
– Google发表有关MapReduce论文 – Doug Cutting以及Nutch的MapReduce实现
– 习题2：查看任务状态
• 命令行查看 • web页面查看
Hadoop mapreduce
• 练习2：maprduce
– 习题3：阅读理解wordcount代码 – 习题4：编写MapReduce逻辑：分布式Grep – 习题5：编写MapReduce逻辑：Join
Hive
• MapReduce的高级语言（类SQL）支持 • Facebook支持的开源软件 • 谁用谁知道
简介
• 业界动态：加快部署！ • 淘宝应用现状
– 云梯
简介
• 总结
MapReduce编程模型
• A game
MapReduce编程模型
• MapReduce语言学
– Map：映射，空间变换 – Reduce：汇总，规约
MapReduce编程模型
• 中间数据结构：<Key, Value>对
– map (in_key, in_value) -> list(out_key, intermediate_value) – reduce (out_key, list(intermediate_value)) -> list(out_value)
• 接口
– mapper – reducer – combiner – partitioner –…
Hadoop mapreduce
• 调度模型
– tasks – jobs – groups
Hadoop mapreduce
• 练习2：maprduce
– 习题1：基本操作
• 运行示例代码wordcount • 查看任务结果 • 杀死任务
Hadoop
• 背景
– Yahoo使用Hadoop – Hadoop成为Apache TLP – 淘宝？
Hadoop HDFS
• 分布式文件系统 • 设计原则
– 硬件错误是常态而不是异常 – 流式数据访问 – 大规模数据集 – 简单的一致性模型 – “移动计算比移动数据更划算” – 异构软硬件平台间的可移植性
Hive
• Hive结构
Hive
• Hive语句一览
– DDL
– CREATE/DROP/ ALTER TABLE – CREATE/DROP TEMPORARY FUNCTION – SHOW/DESCRIBE …
– DML
– LOAD – INSERT
– Query
– JOIN – SORT / DISTRIBUTE / CLUSTER / GROUP BY – TRANSFORM
• 查看文件状态 • 查看文件内容
– 习题3：使用Java API读取文件内容
Hadoop mapreduce
• 分布式计算框架 • 语言支持
– Java – C++ (through pipes) – script languages (through streaming)
Hadoop mapreduce
Aganda
• • • • 简介 MapReduce编程模型 Hadoop Hive
简介
• 大规模计算面临的挑战
– 数据量 – 成本 – 变化，通用性
• 互联网应用的特性
– 分析型业务为主 – 异构环境
简介
• MapReduce：一种通用解决方案
简介
• Hadoop：山寨MapReduce中的强者 • 衍生项目…
• 设计MapReduce算法的核心概念
MapReduce编程模型
• 并行能力
– 子任务间并行
MapReduce编程模型
• 并行能力
– Map、Reduce任务间并行
MapReduce编程模型
• 并行能力
– 作业间并行
MapReduce编程模型
• 范例练习
– web点击日志统计：PV / UV – 词频统计 – 海量数据排序 – 表Join
Hadoop HDFS
• HDFS特性
– 大容量 – 高容错性 – 高吞吐量
• HDFS数据模型
–包 –块 – 文件
Hadoop HDFS
Hadoop HDFS
• 练习1：使用Hadoop HDFS
– 习题1：基本操作
• 上传文件到HDFS • 查看/设置文件的备份数 • 删除文件、文件夹
– 习题2：查看文件
Hive
• 自定义逻辑
– UDF – TRANSFORM
Hive
• 练习3：使用Hive
– 习题1：建表 – 习题2：导入数据 – 习题3：查询
快要结束了
• Q/A
Some advanced topics…
Hadoop HDFS
• HDFS不是……
– 随机读写？ – 无限的存储空间？ – 标准API？