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简介

Hadoop是一个开源框架,允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器,每个都提供本地计算和存储。

Hadoop可运行于一般的商用服务器上,具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点

铺垫

人产生数据的速度越来越快,机器则更加快,more data usually beats better algorithms,所以需要另外的一种处理数据的方法。

硬盘的容量增加了,但性能没有跟上,解决办法是把数据分到多块硬盘,然后同时读取。

但带来一些问题:

硬件问题:复制数据解决(RAID)

分析需要从不同的硬盘读取数据:MapReduce

而Hadoop提供了

  • 1.可靠的共享存储(分布式存储)
  • 2.抽象的分析接口(分布式分析)

大数据概念

不能使用一台机器进行处理的数据

大数据的核心是样本=总体

特性

  • 大量性(volume): 一般在大数据里,单个文件的级别至少为几十,几百GB以上

  • 快速性(velocity): 反映在数据的快速产生及数据变更的频率上

  • 多样性(variety): 泛指数据类型及其来源的多样化,进一步可以把数据结构归纳为结构化(structured),半结构化(semi-structured),和非结构化(unstructured)

  • 易变性: 伴随数据快速性的特征,数据流还呈现一种波动的特征。不稳定的数据流会随着日,季节,特定事件的触发出现周期性峰值

  • 准确性: 又称为数据保证(data assurance)。不同方式,渠道收集到的数据在质量上会有很大差异。数据分析和输出结果的错误程度和可信度在很大程度上取决于收集到的数据质量的高低

  • 复杂性: 体现在数据的管理和操作上。如何抽取,转换,加载,连接,关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性

适合

大规模数据、 流式数据(适合写一次,读多次的场景)、 商用硬件(一般硬件)

不适合

低延时的数据访问、 大量的小文件、 频繁修改文件(基本就是写1次)、

关键技术

1.数据分布在多台机器

可靠性:每个数据块都复制到多个节点

性能:多个节点同时处理数据

2.计算随数据走

网络IO速度 << 本地磁盘IO速度,大数据系统会尽量地将任务分配到离数据最近的机器上运行(程序运行时,将程序及其依赖包都复制到数据所在的机器运行)

代码向数据迁移,避免大规模数据时,造成大量数据迁移的情况,尽量让一段数据的计算发生在同一台机器上

3.串行IO取代随机IO

更新

2015年5月7日更新 Hadoop文档

Hadoop架构

HDFS: 分布式文件存储
YARN: 分布式资源管理
MapReduce: 分布式计算
Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式

内部各个节点基本都是采用Master-Woker架构

Hadoop教程

Hadoop是一个开源框架,允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器,每个都提供本地计算和存储。

本教程提供了大数据的快速介绍,MapReduce算法和Hadoop分布式文件系统。学完本教程之后,您将会初步掌握 Hadoop,并且进行简单的应用,请仔细认真学习!

适用人群

本教程面向希望使用Hadoop Framework了解大数据分析基础知识的专业人士,并成为Hadoop开发人员。软件专业人员,分析专业人员和ETL开发人员是本课程的主要受益人。

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