Hadoop 概述

文章目录

• [Hadoop 概述](#Hadoop 概述)
• • [Hadoop 是什么](#Hadoop 是什么)
  • [Hadoop 主要发展历程](#Hadoop 主要发展历程)
  • [Hadoop 优势](#Hadoop 优势)
  • [Hadoop 组成](#Hadoop 组成)
  • • [Hadoop 1.x、2.x、3.x 区别](#Hadoop 1.x、2.x、3.x 区别)
    • [HDFS 概述](#HDFS 概述)
    • [YARN 概述](#YARN 概述)
    • [MapReduce 架构概述](#MapReduce 架构概述)
    • [HDFS、YARN、MapReduce 三者关系](#HDFS、YARN、MapReduce 三者关系)
  • [Hadoop 生态圈](#Hadoop 生态圈)

Hadoop 概述

Hadoop 是什么

• Hadoop 是一个由 Apache 基金会开发的开源分布式计算框架，旨在处理和分析海量数据。它提供了对大数据进行存储、处理和分析的基础架构，并且可以在低成本的硬件集群上运行。
• 通常情况下 Hadoop 是指一个更广泛的概念------Hadoop 生态圈。

Hadoop 主要发展历程

• 2005年：诞生和初期阶段
  • Hadoop 的起源可以追溯到雅虎（Yahoo）的工程师 Doug Cutting 和 Mike Cafarella，他们创建了一个开源的分布式文件系统（DFS）和分布式计算框架。
  • Hadoop 最初是为支持 Nutch 搜索引擎项目而开发的。
• 2006年：成为 Apache 项目
  • Hadoop 被移交给 Apache 软件基金会，并成为其顶级项目。
  • 分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）成为 Hadoop 的核心组件。
• 2008年：Hadoop 0.18 发布
  • Apache Hadoop 0.18 版本发布，标志着 Hadoop 在稳定性和功能上取得了重大进展。
• 2009年：Hadoop 生态系统的扩展
  • Hadoop 生态系统开始迅速扩展，引入了许多相关项目，如 Hive（数据仓库）、HBase（分布式数据库）、Pig（数据分析语言）等。
• 2011年：Hadoop 1.0 发布
  • Apache Hadoop 1.0 版本发布，它包含了许多改进和稳定性增强。
• 2012年：YARN 引入
  • Hadoop 2.0 引入了 YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是一个通用的资源管理器，取代了原始的 MapReduce 专用资源管理器。YARN 使得 Hadoop 可以支持除MapReduce 之外的其他计算模型。
• 2014年：Hadoop 2.0 GA 发布
  • Hadoop 2.0正式发布，标志着 Hadoop 的下一阶段发展。
• 2017年：Hadoop 3.0 发布
  • Hadoop 3.0 发布，引入了一些新特性，包括改进的存储管理、容器支持、原生 GPU 支持等。

Hadoop 优势

• 分布式存储： Hadoop 分布式文件系统（HDFS）允许数据分散存储在集群的多个节点上，提供了高容错性和可用性。通过在多个节点上复制数据块，HDFS 可以容忍节点故障，确保数据的安全性和可靠性。
• 可扩展性： Hadoop 是一个高度可扩展的系统，可以轻松地扩展到数千台服务器，以处理更大规模的数据。这种可扩展性使得 Hadoop 能够适应不断增长的数据量和工作负载。
• 开源和免费： Hadoop 是一个开源项目，任何人都可以免费获取、使用和修改它。这降低了大数据处理的成本，促使许多组织和企业采用 Hadoop 作为他们的大数据解决方案。
• 容错性： Hadoop 通过在多个节点上存储数据的多个副本来提高容错性。当某个节点出现故障时，系统可以从其他节点获取数据，确保作业的顺利执行。
• 灵活性： Hadoop 生态系统包含许多工具和组件，使其非常灵活，能够应对不同类型的工作负载。从批处理作业到实时查询，再到流处理，Hadoop 都提供了各种工具和框架来满足不同的需求。
• 适用于多样化的数据： Hadoop 可以处理结构化和非结构化数据，包括文本、图像、音频等多种类型的数据。这使得它成为一个通用的大数据处理框架，适用于各种应用场景。
• 生态系统丰富： Hadoop 生态系统不断发展，包括了许多与大数据相关的工具和框架，如 Hive、HBase、Pig、Spark 等。这些工具扩展了 Hadoop 的功能，使其能够更全面地满足不同的业务需求。
• 并行处理： Hadoop 采用 MapReduce 编程模型，可以在大规模的数据集上进行并行处理。这种并行性使得任务可以在集群的多个节点上同时执行，加速数据处理速度。

总体而言，Hadoop 的优势在于其能够有效地处理大规模数据、提供高度可扩展性和容错性，同时具备开源性和灵活性，适用于各种不同的应用场景。

Hadoop 组成

Hadoop 1.x、2.x、3.x 区别

• Hadoop 1.x
  • 主要组件包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce。MapReduce 是用于分布式计算的编程模型和处理引擎。
  • 存在单点故障的问题，特别是 NameNode 是单点，如果它出现故障，整个 HDFS 将不可用。
• Hadoop 2.x
  • 引入了 Yet Another Resource Negotiator（YARN），资源管理和作业调度从MapReduce中分离出来，使得Hadoop更通用，支持多个计算框架。
  • 通过引入 HA（高可用性）配置，解决了 Hadoop 1.x 中单点故障的问题。以及其他方面的优化。
• Hadoop 3.x
  • 在组成上没有变化。进一步改进了 HA，以减少切换期间的服务中断，提高系统的可用性。以及其他方面的优化。

HDFS 概述

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是 Hadoop 的核心组件之一，提供了一个高度容错性的分布式文件系统。

• NameNode（NN）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
• DataNode(DN)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
• Secondary NameNode(2NN)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

YARN 概述

Yet Another Resource Negotiator (YARN) 是 Hadoop 2.x版本引入的资源管理和调度平台。它负责管理整个集群的计算资源（如CPU和内存）以及任务调度。YARN允许其他计算框架（例如 Spark 或 Flink）与 Hadoop 集成并在同一集群上运行。

• ResourceManager（RM）：管理整个集群资源（内存、CPU等）
• NodeManager（NM）：管理单个节点服务器资源
• ApplicationMaster（AM）：管理单个任务运行
• Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

MapReduce 架构概述

MapReduce 是一种编程模型，用于编写分布式数据处理应用程序。它将复杂的计算任务分解为两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。

• Map 阶段输入数据被分割并分配给各个节点进行处理（并行处理）
• Reduce 阶段对Map结果进行汇总

HDFS、YARN、MapReduce 三者关系

客户端 Client 提交任务到资源管理器（ResourceManager），资源管理器接收到任务之后去NodeManager 节点开启任务（ApplicationMaster）, ApplicationMaster 向 ResourceManager 申请资源，若有资源 ApplicationMaster 负责开启任务即 MapTask。开始干活了即分析任务，每个 map 独立工作，各自负责检索各自对应的 DataNode，将结果记录到 HDFS，DataNode 负责存储，NameNode 负责记录，2nn 负责备份部分数据。

HDFS、YARN 和 MapReduce 共同协作，形成了 Hadoop 的基本架构，使其能够存储和处理大规模的数据。随着 Hadoop 生态系统的发展，其他计算框架（如Apache Spark、Apache Flink）也被引入，扩展了 Hadoop 的功能。

Hadoop 生态圈

Hadoop 是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。

Hadoop 的核心组件是 HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop 生态圈。

根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务模型层。

经过时间的累积，Hadoop 已经从最开始的两三个组件，发展成一个拥有20多个部件的生态系统。在整个 Hadoop 架构中，计算框架起到承上启下的作用，一方面可以操作 HDFS 中的数据，另一方面可以被封装，提供 Hive、Pig 这样的上层组件的调用。

接下来对 Hadoop 生态圈中出现的相关组件做一个简要介绍。

• ZooKeeper
  • 来源于 Google 的 Chubby；它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度。
• Spark:
  • 快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图形计算等多种工作负载。
• HBase
  • 列式数据库，基于Google Bigtable，在HDFS之上提供随机实时读/写访问；是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。
• Hive
  • 是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过 SQL-like 接口（HiveQL）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。
• Pig
  • 是一个基于 Hadoop 的大规模数据分析工具，提供 Pig Latin 语言，简化复杂查询的编写，编译器会把其数据分析请求转换为一系列经过优化处理的 MapReduce 运算。
• Flume:
  • 高可用性和可扩展的日志收集系统，用于从多个源收集日志并将数据发送到中心存储库。
• Flink:
  • 实时分析框架，支持事件驱动和批量数据处理。
• Sqoop
  • 在 Hadoop 与传统的数据库（关系型数据库）间高效地传输数据。
• Ambari
  • Hadoop 管理工具，可以快捷地监控、部署、管理集群。
• Mahout
  • 一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。