Hadoop基本概论

发布时间:2024年01月21日

目录

一、大数据概论

1.大数据的概念

2.大数据的特点

3.大数据应用场景

二、Hadoop概述

1.Hadoop定义

2.Hadoop发展历史

3.Hadoop发行版本

4.Hadoop优势

5.Hadoop1.x/2.x/3.x

6.HDFS架构

7.Yarn架构

8.MapReduce架构

9.大数据技术生态体系


一、大数据概论

1.大数据的概念

无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率多样化信息资产

大数据主要解决海量数据的采集存储分析计算问题

顺序存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

1Byte=8bit,1KB=1024Byte,1MB=1024KB......

2.大数据的特点

Volume(大量):典型个人计算机硬盘容量为TB量级,一些大型企业可以达到EB量级。

Velocity(高速):根据IDC的数字宇宙报告,预计2025年,全球数据使用量可以达到163ZB。

Variety(多样):数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据主要以便于存储的数据库/文本为主;非结构化数据包含了网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型数据,对于数据的处理能力具有更高要求。

Value(低价值密度):价值密度的高低与数据总量大小成反比。快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题

3.大数据应用场景

抖音、电商广告推荐、零售策略、保险(海量数据挖掘及风险预测...)、金融(多维体现用户推荐)、人工智能5G物联网方面等。

二、Hadoop概述

1.Hadoop定义

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈

2.Hadoop发展历史

①Hadoop创始人Doug Cutting,为实现Google类似的全文搜索功能,在Lucene框架基础上进行优化升级,查询引擎和索引引擎。

②2001年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。

③对于海量数据的场景,Lucene框架面对与Google同样的困难:存储海量数据困难,检索海量速度慢。

④学习和模仿Google解决这些问题的办法:微型版Nutch。

⑤Google是Hadoop的思想源泉

⑥2003-2004年,Google公开GFs和MapReduce思想细节,Doug Cutting等人使用两年时间实现,使Nutch性能飙升。

⑦Hadoop作为Lucene子项目Nutch一部分正式引入Apache。

⑧2006年Map-Reduce和Nutch Distributed FileSystem纳入Hadoop项目,Hadoop正式诞生。

3.Hadoop发行版本

Apache(2006)、Cloudera(2008)、Hortonworks(2011)。

4.Hadoop优势

高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据丢失。

高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的结点。可动态增加和删除服务器。

高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度。可以实现集群工作。

高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。就是在执行过程中,如果遇到任务无法执行,将会把这个失败的任务重新分配到其他服务器,这个被分配的服务器需要具有相关资源。

5.Hadoop1.x/2.x/3.x

Hadoop1.x组成:

  • MapReduce(计算+资源调度)

  • HDFS(数据存储)

  • Common(辅助工具)

Hadoop2.x组成:

  • MapReduce(计算)

  • Yarn(资源调度)

  • HDFS(数据存储)

  • Common(辅助工具)

Hadoop3.x组成:组成上和2.x相同,但是细节方面存在差异。

  • MapReduce(计算)

  • Yarn(资源调度)

  • HDFS(数据存储)

  • Common(辅助工具)

6.HDFS架构

Hadoop Distributed File System简称HDFS,是一个分布式文件系统。

①NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名、文件目录、文件属性(生成时间、副本数、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。

②DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。

③Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份

7.Yarn架构

Yet Anothor Resource Negotiator简称YARN,是一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器。

①ResourceManage(rm):整个集群资源(内存、CPU等)的总负责。

②NodeManager(nm):单个节点服务器资源总和。

③ApplicationMaster(am):单个任务运行的总和。

④Container:容器,相当于一台独立服务器,里面封装了任务运行所需要的资源,比如内存、CPU、磁盘、网络等。一个Container可以运行1-8g内存。

Tips:客户端可以有多个;集群上可以运行多个ApplicationMaster;每个NodeManager可以有多个Container执行。

过程:client提交作业给ResourceManager,ResourceManager进行节点服务器分配,在ResourceManager中创建Container,在Container里面运行任务。

8.MapReduce架构

MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce。

  1. Map阶段并行处理输入数据

  2. Reduce阶段对Map结果进行汇总。

9.大数据技术生态体系

  1. 数据库(结构化数据)→Sqoop数据传递→HDFS文件传输→Yarn资源管理...

  2. 文件日志(半结构化数据)→Flume日志收集→HDFS文件传输→HBase非关系型数据库→Yarn资源管理...

  3. 视频、PPT等(非结构数据)→Kafka消息队列...

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_75125827/article/details/135733317
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