Hadoop

1. 1. Hadoop 大数据处理框架详解 (针对 MediaWiki 1.40)

Hadoop 是一种开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集。它最初由 Google 的 Google 文件系统 (GFS) 和 MapReduce 论文启发，并由 Yahoo! 的 Doug Cutting 等人开发。Hadoop 并非一个单一的软件，而是一个生态系统，包含多个组件，共同协作以实现高效的大数据处理。本文将针对初学者，详细介绍 Hadoop 的核心概念、架构、组件以及应用场景。

Hadoop 的核心概念

• 分布式存储：Hadoop 能够将大型数据集分割成小块，并将这些小块存储在多台计算机上，从而实现数据的并行存储和访问。
• 分布式计算：Hadoop 能够将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到多台计算机上并行执行，从而加速计算过程。
• 容错性：Hadoop 具有很强的容错性，即使某些计算机发生故障，系统仍然能够继续运行，保证数据的可靠性和可用性。
• 可扩展性：Hadoop 能够轻松地扩展到数千台计算机，从而处理 PB 级别甚至 EB 级别的大数据。
• 成本效益：Hadoop 基于廉价的商用硬件，降低了大数据处理的成本。

Hadoop 的架构

Hadoop 的核心架构主要由两部分组成：Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce。

• HDFS (Hadoop Distributed File System)：HDFS 是 Hadoop 的存储层，负责存储大规模数据集。它将数据分割成固定大小的块（通常为 128MB 或 256MB），并将这些块复制多份（通常为 3 份）存储在不同的计算机上，以保证数据的可靠性和可用性。HDFS 采用主从架构，包含一个 NameNode 和多个 DataNode。

   * NameNode：NameNode 是 HDFS 的管理节点，负责管理文件系统的元数据，例如文件名称、文件大小、文件权限、文件块的位置等。
   * DataNode：DataNode 是 HDFS 的数据节点，负责存储实际的数据块。

• MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 的计算框架，负责处理大规模数据集。它将计算任务分解成两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。

   * Map 阶段：Map 阶段将输入数据分割成多个小块，并将这些小块分配到不同的计算机上并行处理。每个 Map 任务将输入数据转换成键值对。
   * Reduce 阶段：Reduce 阶段将 Map 阶段的输出数据按照键进行分组，并将相同键的数据发送到同一个 Reduce 任务进行处理。每个 Reduce 任务将分组后的数据进行汇总，生成最终的结果。

Hadoop 的主要组件

除了 HDFS 和 MapReduce 之外，Hadoop 生态系统还包含许多其他组件，例如：

• YARN (Yet Another Resource Negotiator)：YARN 是 Hadoop 的资源管理系统，负责管理集群的资源，例如 CPU、内存、磁盘等。它允许不同的计算框架（例如 MapReduce、Spark、Flink 等）在同一个集群上运行。
• HBase：HBase 是一个分布式、列式数据库，基于 HDFS 构建，提供随机的、实时的数据访问。它适用于存储和访问大规模的结构化数据。
• Hive：Hive 是一个数据仓库工具，提供 SQL 接口来查询和分析存储在 HDFS 上的数据。它将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务，方便用户使用 SQL 进行数据分析。

   * HiveQL 是 Hive 的查询语言，与 SQL 相似，但针对大数据分析 技术分析。

• Pig：Pig 是一个高级数据流语言，提供一个高级语言，用于 成交量分析。

   * Pig Latin 是 Pig 的语言，用于 [[技术分析 Pig Latin 语言。
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• ZooKeeper：Zoo协调。

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