浅谈Hadoop是什么及其学习路线
程序员文章站
2022-04-14 16:21:51
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Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。一句话来讲Hadoop就是存储加计算。
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
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、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、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、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、低成本与一体机、商用数据仓库以及QlikView、YonghongZ-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带有用java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。
Hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
PHP中文网Hadoop学习路线资料：
1、HadoopCommon：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。
2、HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的(参见图1)，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括NameNode(仅一个)，它在HDFS内部提供元数据服务;DataNode，它为HDFS提供存储块。由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS的一个缺点(单点失败)。
存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中(DataNode)。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小(通常为64MB)和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode可以控制所有文件操作。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
3、MapReduce：一个分布式海量数据处理的软件框架集计算集群。
4、Avro：dougcutting主持的RPC项目，主要负责数据的序列化。有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用来做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。
5、Hive：类似CloudBase，也是基于hadoop分布式计算平台上的提供datawarehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总，即席查询简单化。hive提供了一套QL的查询语言，以sql为基础，使用起来很方便。
6、HBase：基于HadoopDistributedFileSystem，是一个开源的，基于列存储模型的可扩展的分布式数据库，支持大型表的存储结构化数据。
7、Pig：是一个并行计算的高级的数据流语言和执行框架，SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义自己的功能。
8、ZooKeeper：Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
9、Chukwa：一个管理大型分布式系统的数据采集系统由yahoo贡献。
10、Cassandra：无单点故障的可扩展的多主数据库。
11、Mahout：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
Hadoop设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。到目前为止，Hadoop技术在互联网领域已经得到了广泛的运用。
以上就是关于Hadoop是什么及Hadoop学习路线的详细介绍，想要了解更多关于Hadoop的新闻资讯，请关注大讲台官网、微信等平台，大讲台IT职业在线学习教育平台为您提供权威的大数据Hadoop培训课程和视频教程系统，通过大讲台金牌讲师在线录制的第一套自适应Hadoop在线视频课程系统，让你快速掌握Hadoop从入门到精通大数据开发实战技能。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。一句话来讲Hadoop就是存储加计算。
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
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、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、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、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、低成本与一体机、商用数据仓库以及QlikView、YonghongZ-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带有用java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。
Hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
PHP中文网Hadoop学习路线资料：
1、HadoopCommon：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。
2、HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的(参见图1)，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括NameNode(仅一个)，它在HDFS内部提供元数据服务;DataNode，它为HDFS提供存储块。由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS的一个缺点(单点失败)。
存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中(DataNode)。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小(通常为64MB)和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode可以控制所有文件操作。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
3、MapReduce：一个分布式海量数据处理的软件框架集计算集群。
4、Avro：dougcutting主持的RPC项目，主要负责数据的序列化。有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用来做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。
5、Hive：类似CloudBase，也是基于hadoop分布式计算平台上的提供datawarehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总，即席查询简单化。hive提供了一套QL的查询语言，以sql为基础，使用起来很方便。
6、HBase：基于HadoopDistributedFileSystem，是一个开源的，基于列存储模型的可扩展的分布式数据库，支持大型表的存储结构化数据。
7、Pig：是一个并行计算的高级的数据流语言和执行框架，SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义自己的功能。
8、ZooKeeper：Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
9、Chukwa：一个管理大型分布式系统的数据采集系统由yahoo贡献。
10、Cassandra：无单点故障的可扩展的多主数据库。
11、Mahout：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
Hadoop设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。到目前为止，Hadoop技术在互联网领域已经得到了广泛的运用。
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