初步认识Hadoop

学习目的

· 了解大数据的概念及其特征

· 了解Hadoop的优势

· 掌握Hadoop的生态体系

Hadoop作为一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以利用Hadoop生态体系开发和处理海量数据。由于Hadoop可靠及高效的处理性能，逐渐成为分析大数据的领先平台。

1.1 什么是大数据

从字面意思上看，大数据指的是巨量数据。但是，每个人对大数据的理解是不同的，难以有一个准确的定义。最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡，它是这样定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度这四大特性。从技术角度来看，大数据的意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。

1.2 大数据的四大特征

（1）大量（Volume）

大数据的特征其中一点是数据规模大。

数据量的存储单位从过去的GB到TB，甚至达到了PB、EB。

（2）多样（Variety）

数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。大数据可以分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。

（3）高速（Velocity）

大数据采集。处理计算速度较快，能按住实时数据分析需求.

数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。大数据要求处理数据的响应速度要快。

（4）价值（Value）

将原始数据经过采集、清洗、深度挖掘、数据分析后具有较高的商业价值。

大数据的核心特征是价值，数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的是海量的基础数据。

​​​​​​​1.3 Hadoop的优势

三大处理大数据的技术手段：

· MapReduce: Google的MapReduce开源分布式并行计算框架；

· BigTable: 一个大型的分布式数据库

· GFS: Google的分布式文件系统。

三大技术可以称为革命性技术，具体表现：

（1）成本降低，能用PC机，就不用大型机和高端存储。

（2）软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性。

（3）简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换

Hadoopde的优势：

（1）扩容能力强。Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，它可以存储和分发跨越数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。不同与传统的关系数据库不能扩展到处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。

（2）成本低。Hadoop为企业用户提供了极具缩减成本的存储解决方案。通过廉价的机器组成服务器集群来分发处理数据，成本比较低，普通用户也很容易在自己PC机上搭建Hadoop运行环境。

（3）高效率。Hadoop能够并发处理数据，并且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，因此处理数据的速度是非常快的。

（4）可靠性。Hadoop自动维护多份数据副本，假设计算任务失败，Hadoop能够针对失败的节点重新分布处理。

（5）高容错性。Hadoop的一个关键优势就是容错能力强，当数据被发送到一个单独的节点，该数据也被复制到集群的其他节点上，这意味着故障发生时，存在另一个副本可供使用。

​​​​​​​1.4 Hadoop的生态体系

（1）分布式存储系统（HDFS）

HDFS是Hadoop分布式文件系统的简称，它是Hadoop生态系统中的核心项目之一，是分布式计算中的数据存储管理基础。HDFS具有高容错性的数据备份机制，它可以检测到对硬件故障，并在低成本的通用硬件上运行。另外，HDFS具备流式的数据访问特点，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大量数据集的应用程序。

（2）MapReduce分布式计算框架

MapReduce是一种计算模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。“Map”对数据集上的独立元素进行指定操作，生成键值对形式中间结果；“Reduce”则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，已得到最终的结果。MapReduce具有“分而治之”的思想。

（3）YARN资源管理平台

YARN是Hadoop2.0中的资源管理器，它可为上层应用提供容易的资源管理调度，可以实现资源的统一管理和数据共享。

（4）Sqoop数据迁移工具

Sqoop是一款开源的数据导入导出工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的转换，它可以将一个关系数据库（Mysql/Oracle...）中的数据导入到Hadoop的 HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系数据库中，使数据迁移变得非常方便。

（5）Mahout数据挖掘算法库

Mohout是Apache旗下的一个开源项目，可提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。

（6）HBase分布式数据库

HBase是Google Bigtable克隆版，它是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value）,其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

（7）Zookeeper分布式协调服务

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是GoogleChubby一个开源的实现，是Hadoop和HBase的重要组件。他是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等用于构建分布式应用，减少分布式应用所承担的协调任务。

（8）Hive基于Hadoop的数据仓库

Hive是基于Hadoop的一个分布式数据仓库库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是操作简单，降低学习成本，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）Flume日志收集工具

Flume是Cloudera提供的一个高可用，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中指定各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。