Hadoop的基本介绍

一、Hadoop的介绍：

hadoop是一个架构（想法）用来处理和存储海量数据的；

如图：

HDFS：分布式存储系统。

YARN： 任务调度和集群资源管理的框架。

MapReduce：一种基于Hadoop YARN的大型数据集并行计算处理系统。

其它模块，还有一些hadoop生态圈中的辅助工具，主要用于特定目的或者功能等…，如：

  Hibase：是基于一个分布式的、面向列的开源数据库。

  Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具。

  Pig：运行在Hadoop上，是对于大型数据集进行分析和评估的平台。

  Spark：Hadoop数据快速通用的计算引擎。

  ZooKeeper：一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。

等等..............

每一个模块有自己独立的功能，而模块之间又有相互的关联。通常我们所说的hadoop指的是hadoop的一个生态圈。

hadoop的优势：

• 高可靠性。Hadoop设计时考虑了数据存储和处理的高可靠性，通过维护多个数据副本来实现，即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他副本中获取，确保任务继续运行。

• 高扩展性。Hadoop能够在多台机器组成的集群上进行分布式存储和计算，可以轻松地添加或移除节点，从而实现横向扩展，适应大规模数据处理的需求。

• 高效性。Hadoop能够在多个节点之间动态地移动数据并保证节点间的动态平衡，从而实现高效的数据处理。

• 低成本。Hadoop可以运行在普通商用服务器上，不需要高端配置，因此大大降低了硬件成本。

• 高容错性。Hadoop的分布式文件系统（HDFS）设计时就考虑了数据丢失和节点故障的情况，自动保存多个副本，并在任务失败时自动重新分配任务到其他节点。

• 可构建在廉价机器上。Hadoop对机器配置的要求不高，适合在成本较低的硬件上部署。

• 支持多种编程语言。Hadoop支持使用Java、C++等多种语言进行编程，提供了丰富的开发工具和生态系统。

• 支持PB级数据。Hadoop能够处理非常庞大的数据量，适合处理超大数据集的应用程序。

例如：比如说我要存储很大的数据和处理数据，那么Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具。（它的两个核心组件HDFS（分布式文件存储系统）和MapReduce（任务调度和集群资源管理的框架）

前者是：用来引入存放文件元数据信息的服务器（Namenode）和实际存放数据的服务器（Datanode），对数据进行分布式储存和读取。

后者是：MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分（Map计算/Reduce计算）再根据任务调度器（JobTracker）对任务进行分布式计算。）

*注：（map和reduce是两个函数）

map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素，每个元素都是独自被函数“作用”一次 。

reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后，把这个结果继续与下一个元素作用（累积计算）。

二、Hadoop的作用

主要：

大数据分布式存储处理：

日志处理；

ETL（Extract-Transform-Load）:将数据抽取到数据库

机器学习；

搜索引擎:Hadoop + lucene（lucene是一个全文搜索引擎包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎）实现

数据挖掘（目前比较流行的广告推荐，个性化广告推荐）

Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。