hadoop是什么Hadoop:是什么,如何工作,可以用来做什么

hadoop是什么  时间:2021-08-24  阅读:()

hadoop通俗点说是什么?应该怎么学?有哪些前提的知识条件吗?

展开全部 通俗的说就是 假如说你有一个篮子水果,你想知道苹果和梨的数量是多少,那么只要一个一个数就可以知道有多少了。

如果你有一个集装箱水果,这时候就需要很多人同时帮你数了,这相当于多进程或多线程。

如果你很多个集装箱的水果,这时就需要分布式计算了,也就是Hadoop。

Apache Hadoop是入门点,或者我们可以说是进入整个大数据生态系统的基础。

它是大数据生态系统中大多数高级工具,应用程序和框架的基础,但是在学习Apache Hadoop时,还需要事先知道一些事情。

开始学习Apache Hadoop没有严格的先决条件。

?但是,它使事情更容易,如果你想成为和Apache Hadoop的专家,这些是很好的知道的东西。

因此,Apache Hadoop的几个非常基本的先决条件是:Java ? Linux ? SQL

Hadoop是什么?Hadoop工资很高吗?

市场研究机构IDC预测到2016年,Hadoop将实现8.128亿美元的销售额—复合年增长率达到60.2%。

SAS期望客户能够借助Hadoop继续将大数据转化为卓越洞察。

对于Hadoop人才的需求量也与日俱增,目前从事Hadoop工作的人员工资已经远超普通技术开发者,初级月薪在2万左右,高级年薪已经达到50万。

什么是hadoop,怎样学习hadoop

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),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(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming ess)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,Doug Cutting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、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。

Hadoop由以下几个项目构成 1、Hadoop Common :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 :doug cutting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data warehouse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Hadoop Distributed File System,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,如Yahoo、Facebook、Adobe、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、中国移动等。

关于怎样学习hadoop,首先要了解并且深刻认识什么是hadoop,它的原理以及作用是什么,包括基本构成是什么,分别有什么作用,当然,在学习之前,至少要掌握一门基础语言,这样在学习起来才会事半功倍,因为目前hadoop在国内发展时间不长,有兴趣的朋友可以先找一些书籍来学习,打好基本功,本站也将持续更新有关hadoop的学习方法以及资料资源共享,希望我们一起努力,有好的方法和建议欢迎交流。

Hadoop:是什么,如何工作,可以用来做什么

Hadoop主要是分布式计算和存储的框架,所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。

分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)(hadoop1.x只要一个namenode节点,2.x中可以有多个节点)和若干个从节点Datanode(数据节点)相互配合进行工作,HDFS主要是存储Hadoop中的大量的数据,namenode节点主要负责的是: 1、接收client用户的操作请求,这种用户主要指的是开发工程师的Java代码或者是命令客户端操作。

2、维护文件系统的目录结构,主要就是大量数据的关系以及位置信息等。

3、管理文件系统与block的关系,Hadoop中大量的数据为了方便存储和管理主要是以block块(64M)的形式储存。

一个文件被分成大量的block块存储之后,block块之间都是有顺序关系的,这个文件与block之间的关系以及block属于哪个datanode都是有namenode来管理。

Datanode的主要职责是: 1、存储文件。

2、将数据分成大量的block块。

3、为保证数据的安全,对数据进行备份,一般备份3份。

当其中的一份出现问题时,将由其他的备份来对数据进行恢复。

MapReduce主要也是一个主节点JOPtracker和testtracker组成,主要是负责hadoop中的数据处理过程中的计算问题。

joptracker主要负责接收客户端传来的任务,并且把计算任务交给很多testtracker工作,同时joptracker会不断的监控testtracker的执行情况。

testtracker主要是执行joptracker交给它的任务具体计算,例如给求大量数据的最大值,每个testtracker会计算出自己负责的数据中的最大值,然后交给joptracker。

Hadoop的主要两个框架组合成了分布式的存储和计算,使得hadoop可以很快的处理大量的数据。

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