Hadoop简单介绍

一、Hadoop的起源

Hadoop是Google的集群系统的开源实现

(1)Google集群系统：GFS(Google File System), MapReduce， BigTable

(2)Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统)，MapReduce和HBase组成

Hadoop的初衷是为解决Nutch 的海量数据爬取和存储的需要。

Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

两大核心设计：

(1)MapReduce  (Map: 任务的分解 ； Reduce: 结果的汇总；)

(2)HDFS  (NameNode ; DataNode ; Client)                来源于GFS

       传统数据                           大数据

数据量                  GB —> TB                      TB —> PB  以上

速度             数据量稳定，增长不快          持续实时产生数据，年增长率超过60%

多样化            主要为结构化数据               半结构化，非结构化，多维数据

价值                    统计和报表                     数据挖掘和预测性分析

“大数据” 指数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。与此同时，及时捕捉、

存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预测

计算芯片增长速度的摩尔定律一样。

                                                                                                      ———McKinsey Global Institute

二、关系型数据库与Hadoop

并行关系型数据库

      多个独立的关系数据库服务器，访问共享的存储资源池。

优势：  采用多个关系数据库服务器，多个存储，与原有的架构相比，扩展了

             存储容量和计算能力

劣势：   (1)计算与存储分离，数据访问存在竞争和带宽瓶颈

              (2)支持的关系数据库服务器数量有限

              (3)只能向上扩展，不能横向扩展

适用复杂的需要食物处理的应用。

MPP or Hadoop

由大量独立的服务器通过互联网互联形成集群，每个服务器带存储。

优势：计算与存储融合，支持横向扩展，更好的扩展性

劣势：解决数据冲突时需要节点间协作

使用范围:

        (1)数据仓库和离线数据分析(MPP,Hadoop/HBase)

        (2)大规模在线实时应用(单行书屋处理能力满足的场景)(HBase)

三、Hadoop的子项目

Core： 一套分布式文件系统以及支持Map-Reduce的计算框架

Avro：定义一种用于支持大数据应用的数据格式，并为这种格式提供了不同的编程语言的支持

HDFS：Hadoop分布式文件系统

Map/Reduce：是一个使用简易的软件框架，基于它写出的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型

集群上，并以一种可靠容错的方式进行处理上T级别的数据集

ZooKeeper：是高可用的和可靠的分布式协同系统

Pig：建立于Hadoop Core 之上为并行计算环境提供了一套数据工作流语言和执行框架

Hive：是为提供简单地数据操作而设计的下一代分布式数据仓库，它提供了简单的类似SQL的语法的HiveQL              语言进行数据查询

HBase：建立语录Hadoop Core之上提供一个可扩展的数据库系统

Flume：一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统，支持在系统中定制各类数据发送发，用于收集数据

Mahout：是一套具有可扩充能力的机器学习类库

Sqoop：是Apache下用于RDBMS和HDFS相互导数据的工具