大数据技术原理与应用学习笔记（二）本系列历史文章Hadoop

本系列历史文章

大数据技术原理与应用学习笔记（一）

Hadoop

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。

Hadoop简介

Hadoop两大核心：分布式文件系统（HDFS）、分布式并行编程框架（MapReduce）

Hadoop的特性

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下特性：
 高可靠性
 高效性
 高可扩展性
 高容错性
 成本低
 运行在Linux操作系统上
 支持多种编程语言

Hadoop在企业中的应用架构

Hadoop的版本

此处注意：在Hadoop1.0中，只有MapReduce和HDFS两个框架，在Hadoop2.0中，将资源调度管理部分独立为Yarn框架来进行资源的管理调度。

Hadoop项目结构

经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包含了多个子项目，除了核心的HDFS与MapReduce以外，还包括如下图所示的多个项目，由他们协同合作，完成相应功能。

1. HDFS： 分布式存储文件系统，Hadoop两大核心之一。
2. HBase： 分布式列式数据库。
3. MapReduce： 分布式并行编程框架，是针对谷歌MapReduce的开源实现。
4. Hive： 数据仓库（数据分析用）。
5. Pig： 基于Hadoop的大规模数据分析平台。
6. Mahout： 支持数据挖掘的开源项目。
7. Zookeeper： 提供分布式协调一致性服务。
8. Flume： 分布式海量日志采集、聚合和传输的系统。
9. Sqoop： 关系型数据库和Hadoop之间进行数据迁移的工具。
10. Ambari： 是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的安装、部署、配置和管理。

Linux和Hadoop安装

关于Linux安装的部分可参考厦大数据库博客：Linux系统安装
关于Hadoop安装的部分可参考厦大数据库博客：Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04)

Hadoop集群部署

硬件配置分为NameNode、SecondNameNode和DataNode，MapReduce的两大组件为JobTracker和TaskTracker，这部分还会在后面的学习笔记中在详细提到，此处作为了解。

最后

以上就是昏睡金毛为你收集整理的大数据技术原理与应用学习笔记（二）本系列历史文章Hadoop的全部内容，希望文章能够帮你解决大数据技术原理与应用学习笔记（二）本系列历史文章Hadoop所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。