• hadoop入门概述


    第1章 Hadoop概述

    1.1 Hadoop是什么

    1.2 Hadoop发展历史(了解)

    1.3 Hadoop三大发行版本(了解)

    Hadoop三大发行版本:Apache、Cloudera、Hortonworks。

    Apache版本最原始(最基础)的版本,对于入门学习最好。2006

    Cloudera内部集成了很多大数据框架,对应产品CDH。2008

    Hortonworks文档较好,对应产品HDP。2011

    Hortonworks现在已经被Cloudera公司收购,推出新的品牌CDP。

    1Apache Hadoop

    官网地址:http://hadoop.apache.org

    下载地址:https://hadoop.apache.org/releases.html

    2Cloudera Hadoop

    官网地址:https://www.cloudera.com/downloads/cdh

    下载地址:https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-notes/topics/rg_cdh_6_download.html

    (1)2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司,为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案,主要是包括支持、咨询服务、培训。

    22009Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH,Cloudera Manager,Cloudera Support

    (3)CDH是Cloudera的Hadoop发行版,完全开源,比Apache Hadoop在兼容性,安全性,稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元

    (4)Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台,可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。

    3Hortonworks Hadoop

    官网地址:https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/

    下载地址:https://hortonworks.com/downloads/#data-platform

    (1)2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。

    2)公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师,上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop,贡献了Hadoop80%的代码。

    (3)Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform(HDP),也同样是100%开源的产品,HDP除常见的项目外还包括了Ambari,一款开源的安装和管理系统。

    (4)2018年Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购

    1.4 Hadoop优势(4高)

    1.5 Hadoop组成(面试重点)

    1.5.1 HDFS架构概述

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

    1.5.2 YARN架构概述

    Yet Another Resource Negotiator简称YARN ,另一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器。

    1.5.3 MapReduce架构概述

    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

    1.5.4 HDFS、YARN、MapReduce三者关系

    1.6 大数据技术生态体系

    图中涉及的技术名词解释如下:

    1)Sqoop:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySQL)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

    2)Flume:Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;

    3)Kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;

    4)Spark:Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

    5)Flink:Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。

    6)Oozie:Oozie是一个管理Hadoop作业(job)的工作流程调度管理系统。

    7)Hbase:HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

    8)Hive:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

    9)ZooKeeper:它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

    1.7 推荐系统框架图

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