黑马程序员 Java教程：告诉你Hadoop是什么
好程序员大数据培训：认识Hadoop
好程序员大数据培训：认识Hadoop
Hadoop 就是为了解决面向互联网及其他来源的大数据的分析和并行处理计算模型。
她的诞生引起了学术界、金融界以及商业界的广泛关注。
其创建之初的宗旨就是让使用者和用户能够通过使用大量普通的服务器搭建相应的服务器集群来实现大数据的并行处理能力，其优先考虑的是数据扩展性和系统的可用性。
Hadoop 是一个粗暴的数据处理工具。
可能在学习Hadoop 以前，习惯了用精巧的算法，优雅的程序对数据进行处理。
但是到Hadoop 这里，就是通过蛮力对数据进行处理。
一台计算机处理速度慢，那么就找十台计算机进行处理。
十台计算机处理慢，找一百台进行处理。
一百台计算机还是处理慢，那么就找一千台进行处理。
这也是Hadoop 处理数据的精髓。
Hadoop 由开源的Java 程序所编写，由Apache 基金会开发的完全免费使用的开源程序（Open Source）。
Hadoop 开创性地使用了一种从最低层结构上就与现有技术完全不同但是更加具有先进性的数据存储和处理技术。
使用Hadoop 无需掌握系统的低层细节，同时更不需要使用者购买和支付价格不菲的软硬件平台，无限制的在价格低廉的商用PC 上搭建所需要规模的评选数据分析平台。
通过使用自带的数据格式和自定义的特定数据格式，Hadoop 基本上可以按照程序设计人员的要求处理任何数据，不论这个数据类型是什么样的。
数据可以是音乐、电影、文本文件、Log 记录等，都可以做出输入存储在Hadoop 中。
通过编写相应的MapReduce 处理程序，它会帮助你获得任何你想要的答案。
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。
黑马程序员hadoop笔记
黑马程序员hadoop笔记Hadoop是当前最流行的大数据处理框架之一，具备高可靠性、高扩展性和高效性等特点。
本文将全面介绍Hadoop的相关内容，包括其基本概念、架构设计、应用场景以及使用方法等。
1. Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算平台，其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架组成。
HDFS采用主从架构，支持海量数据的分布式存储和处理；MapReduce则是一种分布式计算模型，提供了高效的数据处理能力。
2. Hadoop的架构设计Hadoop采用了分布式存储和计算的架构设计，主要包括主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）组成。
主节点负责管理整个系统的元数据信息，存储在内存中，而工作节点则负责存储和计算任务的执行。
3. Hadoop的应用场景Hadoop广泛应用于大规模数据处理和分析领域。
它可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
常见的应用场景包括日志分析、推荐系统、搜索引擎和数据仓库等。
4. Hadoop的使用方法使用Hadoop进行数据处理通常需要编写MapReduce程序，它由Mapper和Reducer两个组件组成。
Mapper负责将输入数据切分成若干键值对，然后执行相应的逻辑处理；Reducer负责对Mapper的输出结果进行归纳和聚合。
在编写MapReduce程序时，我们需要定义数据的输入和输出路径，并指定Mapper和Reducer的逻辑处理方式。
通过Hadoop提供的命令行工具和API，可以方便地操作Hadoop集群，提交任务并监控任务的执行状态。
本文对Hadoop的概念、架构设计、常见应用场景和使用方法进行了简要介绍。
Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，具备高可靠性和高扩展性，适用于处理大规模数据和复杂计算任务。
通过深入学习和掌握Hadoop的知识，我们可以更好地应对现实中的数据挑战，并开展相关的数据分析和应用开发工作。
hadoop是做什么的
hadoop是做什么的
1、Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于 HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。
2、分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master) （hadoop1.x只要一个namenode节点，2.x中可以有多个节点）和若干个从节点Datanode(数据节点)相互配合进行工作。
3、HDFS主要是存储Hadoop中的大量的数据，namenode节点主要负责的是：接收client用户的操作请求，这种用户主要指的是开发工程师的Java代码或者是命令客户端操作。
维护文件系统的目录结构，主要就是大量数据的关系以及位置信息等。
管理文件系统与block的关系。
4、Hadoop中大量的数据为了方便存储和管理主要是以block块（64M）的形式储存。
一个文件被分成大量的block块存储之后，block 块之间都是有顺序关系的，这个文件与block之间的关系以及block属于哪个datanode都是有namenode来管理。
hadoop的理解
hadoop的理解Hadoop是一种开源分布式计算平台，主要用于大规模数据处理和存储。
Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，并且在这个基础上逐步发展出了一系列的子项目，例如HBase、Hive等等。
HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，它的设计灵感来源于Google的GFS（Google文件系统）。
与传统的文件系统不同，HDFS将大文件和数据集分割成许多块，并将这些块分散存储在多个计算机上。
这个过程称为数据分片，即将一个文件分成多个块，每个块都存储在计算机“集群”中的一个节点上。
这种设计能够有效地扩展数据存储容量，从而适用于大规模数据存储。
MapReduce是Hadoop中的编程模型，它可以将大数据集分为小的数据块并行处理，在每个数据块上执行相同的操作，然后再将结果合并。
MapReduce处理的数据可以存储在HDFS中，也可以存储在其他分布式存储系统中。
MapReduce的优点在于并行计算能力强，能够加速大规模数据处理任务。
在Hadoop中，还有一些其他的子项目，比如：1. HBase：Hadoop数据库，用于存储和处理非关系型数据，并在Hadoop集群中提供实时访问和存储。
2. Hive：Hadoop数据仓库，用于将结构化数据映射到Hadoop上，并提供数据查询和分析的功能。
3. Pig：一个高级的数据流编程语言和执行环境，用于在Hadoop集群上处理大规模数据集。
4. Mahout：一个机器学习库，用于在Hadoop上实现大规模机器学习任务。
Hadoop已成为处理大规模数据的标准工具之一，尤其在互联网、金融、医疗、电信等领域得到广泛应用。
Hadoop的主要优点在于可以使用廉价的硬件构建大型计算集群，而且可以在不断增长的数据量和处理需求下进行横向扩展，具有高可靠性和可扩展性。
因此，学习和掌握Hadoop对于从业人员来讲是非常有用的。
什么是Java的Hadoop有什么特点
什么是Java的Hadoop有什么特点在当今的大数据时代，数据的处理和分析变得至关重要。
Java 的Hadoop 就是在这样的背景下应运而生的一项强大技术。
那么，究竟什么是 Java 的 Hadoop 呢？它又具有哪些显著的特点呢？要理解 Hadoop，我们首先得明白大数据处理所面临的挑战。
随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法应对如此海量的数据。
Hadoop 就是为了解决这些问题而诞生的一个分布式计算框架。
Hadoop 是基于 Java 语言开发的，这使得它在 Java 生态系统中具有很好的兼容性和可扩展性。
它主要由两个核心组件组成：HDFS （Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce（分布式计算模型）。
HDFS 就像是一个巨大的数据仓库，它将数据分布存储在多个节点上，实现了数据的冗余备份和高可靠性。
想象一下，你有海量的数据，不再是存储在一台服务器上，而是分散在许多台服务器中，这样即使某些服务器出现故障，数据也不会丢失，而且还能并行地读取和写入数据，大大提高了数据的访问效率。
MapReduce 则是 Hadoop 的计算引擎。
它将复杂的计算任务分解为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
在 Map 阶段，将输入的数据分割成小块，并进行初步的处理；在 Reduce 阶段，对 Map 阶段的结果进行汇总和整合。
通过这种方式，Hadoop 能够在大量的节点上并行执行计算任务，从而快速处理海量的数据。
Java 的 Hadoop 具有以下几个显著的特点：首先是高可靠性。
由于数据在 Hadoop 中被分散存储并进行了冗余备份，所以即使个别节点出现故障，也不会导致数据的丢失。
系统会自动检测故障，并将数据恢复到其他正常的节点上，确保数据的完整性和可用性。
其次是高扩展性。
Hadoop 可以轻松地扩展到数千个节点，随着数据量的增加和计算需求的增长，可以方便地添加新的节点来提升系统的处理能力。
Hadoop是什么, Hadoop都需要做什么？
Hadoop是什么, Hadoop都需要做什么？Hadoop原是Hadoop开发者的孩子给自己的大象玩具起的名字。
因为原有的数据存储和处理工具对于处理互联网泡沫之后开始出现的海量数据显得力不从心, 所以开发了Hadoop。
首先，谷歌提出了MapReduce构架，它能够应对来自整合全球信息任务所产生的数据流，并使这些数据变得具有很高的可访问性。
此后，在2005年雅虎开发了基于MapReduce构架的Hadoop。
它作为Apache许可协议下的一个开源工具于2007年被正式发布。
几年来，Hadoop已经变成了一个超大规模的操作系统，尤其是应用于时下产生的海量数据所进行的分布式并行处理。
像通常的操作系统一样，Hadoop包括完整的文件系统，可编写程序，以及分布式管理这些程序并返回计算结果。
Hadoop支持能同时运行在低廉硬件设备构建的大型集群上的数据密集型分布式应用程序。
它是根据Apache v2的许可协议发布。
Hadoop网络可靠稳定并且扩展度很高，它可以用来查询海量数据集。
Hadoop是用Java所编写的，这意味着它可以在任何平台上运行，并被全球性分销商和已经在Hadoop之上构建了其他软件层面的大数据技术供应商所使用。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）这个功能使Hadoop变得非常有用。
这是Hadoop的存储系统，它把数据分解处理成称之为”块”的较小部分。
这些块随后被分布于整个集群。
这种数据分布允许映射(Map)和化简(Reduce)后的功能被执行于更小的子集，而不是在一个大的数据集上。
这提高了效率，节约了处理时间, 提高了处理海量数据所需的可扩展性。
MapReduce是一个软件框架和模型，可以处理和检索并行存储在Hadoop系统上的海量数据。
MapReduce的函数库已经被用多种编程语言所编写，所以Hadoop能与他们配合工作。
另外，MapReduce可以处理结构化和非结构化数据。
MapReduce的工作分两个步骤。
hadoop的概念(一)
hadoop的概念(一)Hadoop简介Hadoop是一种开源的分布式计算框架，具有可扩展性和高可靠性。
它被设计用于处理大规模数据集，并能够在集群中的多台计算机上高效地存储和处理数据。
分布式计算和存储•Hadoop基于分布式计算概念，将任务划分为多个子任务，并在多台计算机上并行处理这些子任务，以加快计算速度。
•Hadoop通过将数据分散存储在多个计算机节点上，实现了高可靠性和容错性。
即使其中一台计算机出现故障，数据也可以被恢复和处理。
Hadoop的核心组件Hadoop分布式文件系统（HDFS）•HDFS是Hadoop的存储子系统，用于将大文件切分成块并在集群内的多台计算机上进行存储。
它提供了高吞吐量访问数据的能力。
Hadoop YARN•Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 的资源管理系统，负责分配集群资源和调度任务。
•YARN将计算资源（CPU、内存等）划分为容器，通过容器分配给不同的任务，并管理任务的执行。
Hadoop MapReduce•Hadoop MapReduce是Hadoop的计算模型，它将大规模任务划分为多个较小的子任务，分布在集群中的计算机上并行处理。
•MapReduce模型包括map阶段（数据划分和处理）和reduce阶段（结果汇总），可有效处理大规模数据。
Hadoop生态系统Hadoop生态系统包括许多与Hadoop集成的工具和项目，扩展了其功能。
•Hadoop Hive：一种基于HiveQL（类似SQL）的数据仓库工具，用于在Hadoop上进行数据查询和分析。
•Hadoop Pig：一种类似于脚本语言的数据流处理工具，用于快速编写MapReduce任务。
•Hadoop Spark：一种快速而通用的计算引擎，可与Hadoop集成，提供更高的性能和更复杂的数据处理能力。
•Hadoop HBase：一种分布式非关系数据库，用于存储大规模结构化和半结构化数据。
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Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框，在大量计算机组成的集群当中实现了对于海量的数据进行的分布式计算。
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，则MapReduce为海量的数据提供了计算.
大数据在Hadoop处理的流程可以参照下面简单的图来进行理解：数据是通过了Hadoop的集群处理后得到的结果。
HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。
如下图中的文件data1被分成3块，这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中。
MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key–value 的形式输出，hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入，Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上。
Hadoop的集群主要由NameNode,DataNode,Secondary
NameNode,JobTracker,TaskTracker组成。
如下图所示：
NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点.NameNode同时保存了文件系统运行的状态信息. DataNode中存储的是被拆分的blocks.Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。
JobTracker当有任务提交到Hadoop集群的时候负责Job的运行,负责调度多个TaskTracker.TaskTracker负责某一个map或者reduce任务。