Hadoop-详细入门介绍，发展历史，组成架构，生态圈-连载中

红太狼 2023-02-28 08:54 34阅读 0赞

# 第一章 从Hadoop框架讨论大数据生态 #

### 文章目录 ###

*  第一章 从Hadoop框架讨论大数据生态
 *   *  1.1 Hadoop是什么
     *  1.2 Hadoop发展历史
     *  1.3 Hadoop三大发行版本
     *  1.4 Hadoop的优势（4高）
     *  1.5 Hadoop组成
     *   *  1.5.1 HDFS架构概述
         *  1.5.2 YARN架构概述
         *  1.5.3 MapReduce架构概述
     *  1.6 大数据技术生态体系

## 1.1 Hadoop是什么 ##

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## 1.2 Hadoop发展历史 ##

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## 1.3 Hadoop三大发行版本 ##

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。

> Cloudera内部集成了很多大数据框架。对应产品CDH。
> 
> Hortonworks文档较好。对应产品HDP。

**1）Apache Hadoop**

> 官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
> 
> 下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common

**2）Cloudera Hadoop**

> 官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
> 
> 下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

（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。

**（2）2009年Hadoop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。

**3）Hortonworks 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）Hortonworks目前**已经被Cloudera公司收购**。

## 1.4 Hadoop的优势（4高） ##

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## 1.5 Hadoop组成 ##

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### 1.5.1 HDFS架构概述 ###

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### 1.5.2 YARN架构概述 ###

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### 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

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## 1.6 大数据技术生态体系 ##

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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Hdoop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。

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