Hadoop概述
Hadoop這個單詞本身并沒有什么特殊的含義，而只是其作者Doug Cutting孩子的一個棕黃色的大象玩具的名字。
Hadoop是一個高可靠的(reliable)，規?？蓴U展的(scalable)，分布式(distributed computing)的開源軟件框架。它使我們能用一種簡單的編程模型來處理存儲于集群上的大數據集。
Hadoop是Apache基金會的一個開源項目，是一個提供了分布式存儲和分布式計算功能的基礎架構平臺?？梢詰糜谄髽I中的數據存儲，日志分析，商業智能，數據挖掘等。
hadoop核心組件
1. hadoop包含的模塊：
- Hadoop common：提供一些通用的功能支持其他hadoop模塊。
- Hadoop Distributed File System：即分布式文件系統，簡稱HDFS。主要用來做數據存儲，并提供對應用數據高吞吐量的訪問。
- Hadoop Yarn：用于作業調度和集群資源管理的框架。
- Hadoop MapReduce：基于yarn的，能用來并行處理大數據集的計算框架。
2. HDFS：
HDFS是谷歌GFS的一個開源實現，具有擴展性，容錯性，海量數據存儲的特點：
- 擴展性，主要指很容易就可以在當前的集群上增加一臺或者多臺機器，擴展計算資源。
- 容錯性，主要指其多副本的存儲機制。HDFS將文件切分成固定大小的block(默認是128M)，并以多副本形式存儲在多臺機器上，當其中一臺機器發生故障，仍然有其他副本供我們使用。但這個容錯并不是絕對的，當所有節點都發生故障，文件就會丟失，不過這樣的概率較小。
- 海量數據存儲：多臺機器構成了一個集群，相對單機能存儲更多量的數據。這也是Hadoop解決的最主要問題之一。
數據切分，多副本，容錯等機制都是Hadoop底層已經設計好的，對用戶透明，用戶不需要關系細節。只需要按照對單機文件的操作方式，就可以進行分布式文件的操作。如文件的上傳，查看，下載等。
多副本存儲示例：
HDFS多副本存儲示意圖
以part-1為例進行說明，它被分成三個block，block_id分別是2，4，5，且副本系數為3。可以看到在DataNode上，2，4，5都各存儲在了三個節點上，這樣當其中一個節點故障時，仍然能夠保證文件的可用。block_id存在的必要性在于，在用戶需要對文件進行操作時，相應的block能夠按順序進行“組合”起來。
3. YARN：
Yarn的全稱是Yet Another Resource Negotiator，負責整個集群資源的管理和調度。例如對每個作業，分配CPU，內存等等，都由yarn來管理。它的特點是擴展性，容錯性，多框架資源統一調度。
擴展性和HDFS的擴展性類似，yarn也很容易擴展其計算資源。
容錯性，主要是指當某個任務出現異常，yarn會對其進行一定次數的重試。
多框架資源統一調度，這個是相對于hadoop1.0版本的一個優勢。區別于hadoop1.0只支持MapReduce作業。而yarn之上可以運行不同類型的作業。如下圖所示，很多應用都可以運行在yarn之上，由yarn統一進行調度。
運行在YARN上的多種應用
4. mapreduce：
是一個分布式計算框架，是googleMapReduce的克隆版。和HDFS、Yarn類似，也具有擴展性和容錯性的特點，還將具有海量數據離線處理的特點：能夠處理的數據量大，但并不是實時處理，具有較大的延時性。
MapReduce計算過程示意圖
wordCount的MapReduce流程如圖所示，主要分為Map和Reduce兩個過程。Map階段做映射，對所有輸入的單詞賦值為1，Reduce階段做匯總，相同的單詞分發到一個節點上并進行求和，最終就可以統計出單詞的個數。
hadoop的優勢
hadoop的優勢主要體現在高可靠性，高擴展性等方面。
高可靠性是指多副本的存儲機制和失敗作業的重新調度計算。
高擴展性是指資源不夠時很容易直接擴展機器。一個集群可以包含數以千計的節點。
其他優勢還表現在：hadoop完全可以部署在普通廉價的機器上，成本低。同時它具有成熟的生態圈和開源社區。
狹義hadoop VS 廣義hadoop：
狹義hadoop：指一個用于大數據分布式存儲(HDFS)，分布式計算(MapReduce)和資源調度(YARN)的平臺，這三樣只能用來做離線批處理，不能用于實時處理，因此才需要生態系統的其他的組件。
廣義的hadoop：指的是hadoop的生態系統，即其他各種組件在內的一整套軟件。hadoop生態系統是一個很龐大的概念，hadoop只是其中最重要最基礎的部分，生態系統的每一個子系統只結局的某一個特定的問題域。不是一個全能系統，而是多個小而精的系統。
hadoop生態系統
hadoop生態系統
上圖是hadoop生態系統的一個構成。HDFS是基礎的文件系統，用來存儲數據，多副本，高容錯。MapReduce用來進行并行計算，它運行在Yarn之上。這是前文提到過的三大核心組件，下面我們簡要介紹圖中的其他部分。
由于MapReduce的學習成本相對較高，這樣就誕生了一些其他框架。
Hive 處理的是海量結構化日志數據的統計問題。它定義了一種類似SQL的語言Hive QL，借助于hive引擎能將其轉換為MapReduce作業并提交到集群上進行運算。hive適用于離線處理。相比之下，SQL的門檻就低得多
Mahout是一個機器學習算法庫，實現了很多數據挖掘的經典算法，幫助用戶很方便地創建應用程序。
Pig可以將腳本任務轉換為MapReduce作業，同樣是適用于離線分析。
Oozie是一個工作流調度引擎，用來處理具有依賴關系的作業調度。類似的框架有Azkaban，airflow等。
Zookeeper：分布式協調服務，“動物園管理員”角色，是一個對集群服務進行管理的框架，如維護故障切換等。
Flume：日志收集框架。將多種應用服務器上的日志，統一收集到HDFS上，這樣就可以使用hadoop進行處理
Sqoop：提供關系型數據庫與HDFS數據相互傳輸的功能。
Hbase：面向列存儲的數據庫。適用于實時快速查詢的場景。
除此之外，還有spark，kafka，flink，redis等新興的一些實用框架。
Hadoop生態系統的特點：
- 開源，社區高活躍
- 開源意味著源碼可獲取，可以直接基于源碼進行改造實現個性化需求。社區活躍高意味著迭代更新快，維護的人多。
- 囊括了大數據處理的方方面面
- 具有成熟的生態圈。
hadoop發行版本的選擇
- Apache hadoop：解決了單個框架的額問題，綜合起來使用會有jar包沖突，不適合于生產環境。
- CDH：Cloudera Distributed Hadoop。商業版本。使用Cloudera Manager對集群進行管理，通過瀏覽器，不需要通過linux就可以安裝，與spark結合的很好。沒有jar包沖突的問題。但Cloudera Manager不開源，企業版收費。
- CDH的下載地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
- HDP：Hortonworks Data Platform。商業版本之一，使用Ambari進行統一管理，對服務的用戶收費。
總結
關于Hadoop概述的知識就講解到這里。
