剖析大数据之Hadoop简介

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-08-21 14:57 143阅读 0赞

**随着互联网飞速的发展,海量的数据由现有的软件工具无法高效、及时、准确的进行捕捉、存储、管理、分析。所以大数据和云计算的出现改变了现有的服务模式,降低了拥有成本,改变了人类的生活习惯。**

**<大数据概述>**

**通过海量的数据分析,提供给用户良好的决策和支撑,并推荐符合用户生活习惯的产品,并在此过程中不断的完善自身的算法,从而改善用户体验。**

**<云计算概述>**

**云计算是一种按使用量付费的模式,该模式提供了可用的、便捷的、按用户需求的网络访问,进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互**

**<大数据存储单位>**

**Byte、KB、MB、GB、TB   、PB、EB、ZB、YB、DB、NB ..........**

**1Byte = 8 Bit   
  
1 KB = 1,024 Bytes　   
  
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes　   
  
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes   
  
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes   
  
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes   
  
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes   
  
1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes   
  
1 YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes **

**我们在面对海量的大数据情况下,主要涉及到两个方面的问题：**

**第一:如何存储海量的数据？**

**第二：如何计算存储的海量数据？**

**在大数据量的环境下促生技术的变革和进步,Hadoop由此运营而生。**

**<Hodoop概述>:**

**Hadoop是一个由java开发处理海量数据的分布式系统平台的开源框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。**

**<Hadoop起源>**

**2003年Google发布分布式文件系统(GFS)论文报告后,Doug Cutting借由其思想开发了HDFS分布式文件系统,为海量大数据提供了存储**

**2004年Google发布了MapReduce分布式计算框架论文后,Doug Cutting开发了隶属于Hadoop的MapReduce分布式计算框架为海量的数据提供了计算。同年还发布了bigTable大规模分散的列数据库,此数据是半结构化的数据库。**

**2005年Hadoop由 Apache Software Foundation 捐献给Apache基金会,作为Lucene子项目的Nutch的一部分**

**2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中**

**<Hadoop名字的起源>**

**Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。Doug Cutting是根据他给孩子的 一个棕黄色的大象玩具命名的。**

**<Hadoop的优势>**

**Hadoop是一个能够对海量大数据进行分布式处理的框架,具有：**

1.  **1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。**
2.  **2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。**
3.  **3.高效性。Hadoop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，因此处理速度非常快。**
4.  **4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。**
5.  **5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低**

**<Hadoop核心架构>**

**Hadoop = HDFS+MapReduce**

**HDFS和MapReduce    **

HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。

**HDFS**

**是以块为基本存储单位,块的通常大小为64M,如果大于64M就把文件分成块,每个块分别存储三个副本,分别复制到多个计算机中,在这个复制的过程中采用了一种"机架感知策略"**

**MapReduce(离线分析、批处理、并行)**

**处理大量半结构化数据集合的编程模型**

** MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来**

**<Hadoop生态圈>**

**HDFS:分布式文件系统**

MapReduce：分布式并行计算框架