Hadoop简介
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hadoop简介
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括 HDFS，MapReduce等基本组件。
Hadoop应用场景
（1）hadoop采用分布式集群的方式处理海量数据（存储和分析）；
（2）可以把hadoop理解为一个编程框架（比如structs、spring），有着自己特定的API封装和用户编程规范，用户可借助这些API来实现数据处理逻辑；
（3）从另一个角度，hadoop又可以理解为一个提供服务的软件（比如数据库服务oracle/mysql、索引服务solr，缓存服务redis等），用户程序的功能都是通过客户端向hadoop集群请求服务来实现；
（4）具体来说，hadoop两个大的功能：海量数据的存储；海量数据的分析；
（5）Hadoop有3大核心组件：
- HDFS：
hadoop分布式文件系统海量数据的存储集群。 - MapReduce：
运算框架，海量数据运算分析（替代品：storm /spark/tez等 ）。 - Yarn：
资源调度管理集群。
（6）Hadoop产生的历史
- 最早来自于google的三大论文（为什么google会需要这么一种技术）
- Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP
- 经过演化，hadoop的组件又多出一个yarn（mapreduce+ yarn + hdfs），而且，hadoop外围产生了越来越多的工具组件，形成一个庞大的hadoop生态体系。
hadoop版本
第一代 Hadoop 包含三个大版本 ， 分别是 0.20.x ，0.21.x 和 和 0.22.x，其中，0.20.x 最后演化成 1.0.x，变成了稳定版。
第二代 Hadoop 包含两个版本，分别是 0.23.x 和 和 2.x，它们完全不同于 Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含 HDFS Federation 和 YARN 两个系统，相比于 0.23.x，2.x 增加了NameNode HA 和 Wire-compatibility 两个重大特性。
hadoop生态圈
对于一些人来说，Hadoop 是一个数据管理系统。他们认为 Hadoop 是数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。
对于其他人，Hadoop 是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。
还有一些人认为 Hadoop 作为一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。因为 Hadoop 可以用来解决很多问题，所以很多人认为 Hadoop 是一个基本框架。
虽然 Hadoop 提供了这么多的功能，但是仍然应该把它归类为多个组件组成的 Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其它进行数据分析的专门工具。
1) HDFS：Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS为 HBase 等工具提供了基础。
2) MapReduce：Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型。MapReduce 把任务分为 map(映射)阶段和 reduce(化简)。开发人员使用存储在HDFS 中数据（可实现快速存储），编写 Hadoop 的 MapReduce 任务。由于 MapReduce工作原理的特性， Hadoop 能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。
3) Hbase：HBase 是一个建立在 HDFS 之上，面向列的 NoSQL 数据库，用于快速读/写大量数据。HBase 使用Zookeeper 进行管理，确保所有组件都正常运行。
4) ZooKeeper：用于 Hadoop 的分布式协调服务。Hadoop 的许多组件依赖于 Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理 Hadoop 操作。
5) Hive：Hive 类似于 SQL 高级语言，用于运行存储在 Hadoop 上的查询语句，Hive 让不熟悉 MapReduce 开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为 Hadoop 上面的 MapReduce 任务。像 Pig 一样，Hive 作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉 SQL 而不是 Java 编程的数据分析师。
6) Pig：它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象。Pig 平台包括运行环境和用于分析 Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。其编译器将 Pig Latin 翻译成 MapReduce 程序序列。
7) Sqoop：是一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和 Hadoop 之间转移数据。Sqoop利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出；利用 MapReduce 实现并行化运行和容错技术。
8）Flume提供了分布式、可靠、高效的服务，用于收集、汇总大数据，并将单台计算机的大量数据转移到HDFS。它基于一个简单而灵活的架构，并提供了数据流的流。它利用简单的可扩展的数据模型，将企业中多台计算机上的数据转移Hadoop。
9）Whirr——Whirr是一组用来运行云服务的Java类库，使用户能够轻松地将Hadoop集群运行于Amazon EC2、Rackspace等虚拟云计算平台。
10）Mahout——Mahout是一个机器学习和数据挖掘库，它提供的MapReduce包含很多实现，包括聚类算法、回归测试、统计建模。通过使用 Apache Hadoop 库，可以将Mahout有效地扩展到云中。
11）BigTop —— BigTop作为Hadoop子项目和相关组件，是一个用于打包和互用性测试的程序和框架。
12）Ambari——Ambar为配置、管理和监控Hadoop集群提供支持，简化了Hadoop的管理。
