hadoop学习笔记（一）：概念和组成

一、什么是hadoop

Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。

　　Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。此外，Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。MapReduce和分布式文件系统的设计，使得整个框架能够自动处理节点故障。它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

      它主要有以下几个优点：

1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5. 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

二、hadoop的历史背景

1. HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

2. 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储

——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。

3. Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期。

三、hadoop组成

1、HDFS：Hadoop分布式文件系统（Distributed File System）－HDFS（Hadoop Distributed File System）。

2、HBase：是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。

3、MapReduce：并行计算框架，两个阶段组成：Map和Reduce，用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。

4、Hive：构建于hadoop之上的数据仓库，通过一种类SQL语言HiveQL为用户提供数据的归纳、查询和分析等功能。Hive最初由Facebook贡献。

5、Pig：是指的一种数据处理工具，常用于配合Hadoop使用，用于处理大数据的分析与处理(数据批处理)。因为Pig有一套专属的语法(与MySQL类似)，所以相比于MapReduce来说，更适合做一些复杂度不高的数据筛选处理工作，只需要简单几行命令就可以获得可能几百行MapReduce代码带来的收益。

6、Mahout：机器学习算法软件包。

7、Apache Sqoop：是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。

8、Flume：Flume是Cloudera提供的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高可用性等特点，对海量日志采集、聚合和传输，Flume支持在日志系统中制定各类数据发送，同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数接受方的能力。其设计的原理也是基于将数   据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。

9、zookeeper：分布式协调服务基础组件