hadoop

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1、Hadoop是什麼？

1. Hadoop是一個Apache基金會所開發的分散式系統基礎框架（Hive、Hbase、spark都是基於hadoop架構進行數據存儲）。
2. 主要解決：海量數據存儲和海量數據分析計算問題。
3. 廣義上來說，Hadoop通常是指一個更廣泛的概念-Hadoop生態圈。

2、Hadoop發展歷史
　　1）Lucene框架是Doug Cutting開創的開源軟體，用Java書寫代碼，實現與Google類似的全文搜索功能，他提供全文搜索
　　　  引擎架構，包括完整的查詢引擎和索引引擎。
　　2）2001年年底 Lucene成為Apache基金會的一個子項目。
　　3）對於海量數據的場景，Lucene面對與Google同樣的困難，存儲數據困難，檢索速度慢。
　　4）學習和模仿Google解決這些問題的辦法：微型版Nutch。
　　5）可以說Google是Hadoop的思想之源（Google在大數據方面的三篇論文）。
GFS-->HDFS (G代表Google) Hadoop分散式文件系統
Map-Reduce-->MR
BigTable-->HBase
6）2003-2004 Google公開了部分GFS和MapReduce思想的細節，以此為基礎Doug Cutting等人用了2年
業餘時間實現了DFS和MapReduce機制，使Nutch性能飆升。
7）2005年Hadoop成為Lucene子項目Nuntch的一部分正式引入Apache基金會
8）2006年3月，Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分別被納入Hadoop的項目中
9）名字來源於Doug Cutting兒子的玩具大象
10）Hadoop就此誕生並迅速發展，標志著大數據時代的來臨
## 3.Hadoop的優勢
1）高可靠性：Hadoop底層維護多個數據副本，所有即使Hadoop某個計算元素出現故障，也不會導致數據的丟失。
2）高擴展性：在集群間分配任務數據，可方便的擴展數以千計的節點。
3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop的並行工作的，以加快任務處理速度
4）高容錯性：能夠自動將失敗的任務重新分配
### 1.Hadoop組成(解決數據和計算問題)
1）Hadoop1.x和Hadoop2.x的區別
1）Hadoop1.x組成
MapReduce（計算和資源調度）
HDFS（數據存儲）
Common（輔助工具）
2）Hadoop2.x組成
MapReduce（計算）
Yarn(資源調度)
HDFS（數據存儲）
Common（輔助工具）
2.HDFS架構概述
1）NameNode(nn):存儲文件的元數據，如文件名，文件目錄結構，文件屬性（生成時間、副本數、文件許可權），
以及每個文件的塊列表和塊所在的DataNode等。（目錄）
2）DataNode(dn):在本地文件系統中存儲文件塊的數據，以及數據的校驗和（目錄下實實在在的數據）
3）Secondary NameNode(2nn):用來監控HDFS狀態的輔助後臺，每個一段時間間獲取HDFS元數據的快照
3.Yarn 架構概述
1）ResourceManager(RM)主要作用：
（1）處理客戶端請求
（2）監控NodeManager
（3）啟動或監控ApplicationMaster
（4）資源的分配與調度
2）NodeManger(NM)
（1）管理單個節點上的資源
（2）處理來自ResourceManager的命令
（3）處理來自ApplicationMaster的命令
3）Application
（1）負責數據的切分
（2）為應用程式申請資源並分配給內部任務
（3）任務的監控與容錯
4）Container
（1）Container是Yarn中的資源抽象，它是封裝了某個節點上的多維度資源，如記憶體，CPU，磁碟，網路
4.MapReduce架構概述
1）MapReduce將計算過程分為兩個階段：Map和Reduce
（1）Map階段並行處理輸入數據
（2）Reduce階段是對Map結果進行彙總
## 6.大數據技術生態體系


1）Sqoop：Sqoop是一款開源的工具，主要用於在Hadoop、Hive與傳統的資料庫(MySql)間進行數據的傳遞，可以將一個關係型資料庫
（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關係型資料庫中。
2）Flume：Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分散式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中
定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力。
3）Kafka：Kafka是一種高吞吐量的分散式發佈訂閱消息系統，有如下特性：
（1）通過O(1)的磁碟數據結構提供消息的持久化，這種結構對於即使數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能。
（2）高吞吐量：即使是非常普通的硬體Kafka也可以支持每秒數百萬的消息。
（3）支持通過Kafka伺服器和消費機集群來分區消息。
（4）支持Hadoop並行數據載入。
4）Storm：Storm用於“連續計算”，對數據流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給用戶。
5）Spark：Spark是當前最流行的開源大數據記憶體計算框架。可以基於Hadoop上存儲的大數據進行計算。
6）Oozie：Oozie是一個管理Hdoop作業（job）的工作流程調度管理系統。
7）Hbase：HBase是一個分散式的、面向列的開源資料庫。HBase不同於一般的關係資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫
8）Hive：Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的SQL查詢功能，可以將
SQL語句轉換為MapReduce任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的
MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
10）R語言：R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於
統計計算和統計製圖的優秀工具。
11）Mahout：Apache Mahout是個可擴展的機器學習和數據挖掘庫。
12）ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一個開源的實現。它是一個針對大型分散式系統的可靠協調系統，
提供的功能包括：配置維護、名字服務、 分散式同步、組服務等。ZooKeeper的目標就是封裝好複雜易出錯的關鍵服務，
將簡單易用的介面和性能高效、功能穩定的系統提供給用戶

## 7.推薦系統項目架構


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