[Hadoop 周边] Hadoop技术生态圈
Hadoop版本演进
当前Hadoop有两大版本：Hadoop 1.0和Hadoop 2.0.
Hadoop1.0被称为第一代Hadoop，由分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，对应Hadoop版本为0.20.x、0.21.X，0.22.x和Hadoop 1.x。其中0.20.x是比较稳定的版本，最后演化为1. x，变成稳定版本。0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新特性。
第二代Hadoop被称为Hadoop2.0，是为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的，对应Hadoop版本为Hadoop 0.23.x和2.x。
针对Hadoop1.0中NameNode HA不支持自动切换且切换时间过长的风险，Hadoop2.0提出了基于共享存储的HA方式，支持失败自动切换切回。
针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出了HDFS Federation机制，它允许多个NameNode各自分管不同的命名空间进而实现数据访问隔离和集群横向扩展。
针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持方面的不足，提出了全新的资源管理框架YARN，它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开，分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现。其中，ResourceManager负责所有应用程序的资源分配，而ApplicationMaster仅负责管理一个应用程序。相比于 Hadoop 1.0，Hadoop 2.0框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架，Hadoop 2.0目前是业界主流使用的Hadoop版本。
大数据生态图
构成组件
01 浏览器 02 Nutch 03 FileSystem – Hadoop HDFS 04 搜索引擎 05 Engine + Logic Hadoop MapReduce 06 Unstructured Date – Flume Scribe 07 Structured Data – RDBMS – hiho sqoop 08 High Level Interfaces – JAQL Hive 09 多维分析 OLAP联机分析等 10 Workflow - cascading 11 Monitor/Manage Hadoop ecosystem 12 Support 13 More High Level interfaces - mahout
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。
你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。 - HDFS 透明的文件系统
传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。
存得下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。
虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapReduce的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Reduce两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
那什么是Map什么是Reduce？
考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Reducer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。
Map＋Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。
第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。
简化MapReduce程序的编写
有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。
Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
Hive的初衷就是使用SQL语句去操作Hadoop，让不会Java的人也能使用Hadoop。
有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。
Hive的缺点
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！
解决Hive计算速度慢的缺陷
Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。
Spark/Tez
这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。
小结：数据仓库的构架 - 中低速数据处理
1、底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，再上面跑Hive，Pig。
2、底层HDFS，上面直接跑Impala，Drill，Presto。
第一套方案 存储：HDFS 计算：MapResuce/Tez/Spark（Spark支持HBase、但不支持JDBC方式查询） 检索数据：Hive/Pig 第二套方案 存储：HDFS 计算检索：Impala/Drill/Presto(注意：presto不支持HBase数据库) 需要指出： 这样的搭配方式仅仅满足中低速数据处理的要求。 比如：每周统计，每月统计这一类实时性数据要求不高的统计分析。
那如果我要更高速实时性的处理呢？
那么就只能使用流计算的方式了。
如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。所以尽管它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。
其他一些生态圈优化
快速存取数据 - KV Store
Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多其他的键值对数据库（多到无法想象）
KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapReduce也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。
KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。
每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高(HBase就是大内存容量数据库)，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。
特制的系统／组件
Mahout是分布式机器学习库
Protobuf是数据交换的编码和库
ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统
调度系统 - Yarn
有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。
数据抽取工具 – sqoop(发音：skup)
一个用来将HDFS和RDBMS的数据相互转移的工具
用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器。
类似于其他ETL工具，使用元数据模型来判断数据类型并在数据从数据源转移到Hadoop时确保类型安全的数据处理。
专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。
支持增量更新，将新记录添加到最近一次导出的数据源上，或者指定上次修改的时间戳。
