Hadoop相关概念
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一、Hadoop是什么
- Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
- 主要解决：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
- 广义上来说：Hadoop通常是指一个更广泛的概念–Hadoop生态圈。
二、Hadoop三大发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks
- Apche版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
- Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH。
- Hortonworks文档较好，对应产品HDP。
1.Apche Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
2.Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
3.Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。
三、Hadoop的优势
1.高可靠性
Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2.高扩展性
在集群分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
3.高效性
在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
4.高容错性
能够自动将失败的任务重新分配。
四、Hadoop组成
在Hadoop 1.X时代，Hdoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。
在Hadoop 2.X时代开始，增加了yarn，yarn只负责资源的调度，MapReduce只负责运算。
1.HDFS组成概述
1）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。
2）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。
3）SecondaryNameNode（2nn）：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
2.YARN组成概述
1）ResourceManager（RM）主要作用如下
（1）处理客户端请求
（2）监控NodeManager
（3）启动或监控ApplicationMaster
（4）资源的分配和调度
2）NodeManager（NM）主要作用如下
（1）管理单个节点上的资源
（2）处理来自ResourceManager的命令
（3）处理来自Application的命令
3）ApplicationMaster（AM）作用如下
（1）负责数据的划分
（2）为应用程序申请资源并分配给内存的任务
（3）任务的监控与容错
4）Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
3.MapReduce组成概述
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总
总结
本章节是对Hadoop相关概念以及组成有了一个大概的简介，知道了Hadoop是什么，三大发行版本，优势基于组成。
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