初始Hadoop

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Hadoop核心组件之分布式文件系统HDFSHadoop核心组件之资源调度系统yarnHadoop核心组件之分布式计算框架MapReduce侠义Hadoop VS 广义HadoopHadoop生态系统Hadoop生态系统Hadoop常用发行版即选型

Hadoop核心组件之分布式文件系统HDFS

• 源自于Google的GFS论文，论文发表于2003年10月

• HDFS是GFS的克隆版

• HDFS特点：扩展行&容错性&海量数据存储

  1. 拓展性：Hadoop集群上存在很多节点，如果以一个集群上100个节点为例，此时存储的文件大于这个节点数，那么最简单的方法就是增加机器（使集群上有100多个节点）

  2. 容错性：在hdfs上文件存储的方式是以多副本的方式存储，假设我们的的一个文件是100m的大小，如果你在hdfs设置的一个块的大小是128m，那么这个数据会存在一个块中，由于它支持容错，那么它会将这个块上的数据多存几份，假设默认存储三份，那么就在三台机器上都存储一个这个数据，如果有一天机器挂掉了，此时还有其它机器上副本。

  3. 海量数据存储

     • 将文件切分成指定大小的数据块并以多副本的存储在多个机器上

     • 数据切分、多副本、容错等操作对用户是透明的

       

        

        

        

Hadoop核心组件之资源调度系统yarn

• yarn：Yet Another Resource Negotiator

• 负责整个集群资源的管路和调度

• yarn特点：扩展性&容错性&多框架资源统一调度

  1. 扩展性：如果计算能力不够，可以通过添加机器的方式提高计算能力。

  2. 容错性：作业在执行过程中，tast出现问题有什么异常的话，那么yarn这个资源调度系统就会对你当前这个任务进行一定次数的重试，重试的次数是可以都过我们打的参数控制的。

  3. 多框架资源统一调度：

  

   

   

  Hadoop核心组件之分布式计算框架MapReduce

• 源自于Google的MapReduce论文，论文发表于2004年12月

• MapReduce是Google MapReduce的克隆版

• MapReduce特点：扩展性&容错性&海量数据离线处理

  1. 扩展性

  2. 容错性

  3. 海量数据离线处理：数据量大，实时处理数据慢，离线处理快

  

   

   

  图分析：A里面包含很多数据，B对数据进行读取，按行读取，C（mapping）对所有数据进行统计不对数据进行合并操作，shuffling对数据进行筛选，redcing再多节点上对数据进行合并，最后数据实在一个文件上输出的。以上操作都是多节点操作。

1. Hadoop优势之高可靠性

   • 数据存储：多数据多副本

   • 数据计算：重新调度作业计算

2. Hadoop优势之高扩展性

   • 存储/计算资源不够时，可以横向的线性扩展机器

   • 一个集群可以包含数以千计的节点

3. Hadoop优势其它

   • 存储在廉价的机器上，降低成本

   • 成熟的神态圈

侠义Hadoop VS 广义Hadoop

• 侠义Hadoop：是一个适合大数据分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）和资源调度（YARN）的平台；

• 广义Hadoop：指的是Hadoop生态系统，Hadoop生态系统是一个很庞大的概念，Hadoop是其中最重要基础的一个部分；生态系统的每一个子系统只解决某一个特定的问题域（甚至可能很窄），不搞统一性的一个全能系统，而是小而精的多个小系统；

Hadoop生态系统

 

 

 

Hadoop生态系统

• 开源、社区活跃

• 囊括可大数据处理的方方面面

• 成熟生态圈

Hadoop常用发行版即选型

• apache Hadoop

• cdh：cloudera distributed Hadoop

• hdp： Horton works data platform