經過本教程您能夠學習到java
1)Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分佈式系統基礎架構git
2)主要解決,海量數據的存儲和海量數據的分析計算問題。github
3)廣義上來講,HADOOP一般是指一個更普遍的概念——HADOOP生態圈算法
1)Lucene--Doug Cutting開創的開源軟件,用java書寫代碼,實現與Google相似的全文搜索功能,它提供了全文檢索引擎的架構,包括完整的查詢引擎和索引引擎apache
2)2001年年末成爲apache基金會的一個子項目架構
3)對於大數量的場景,Lucene面對與Google一樣的困難框架
4)學習和模仿Google解決這些問題的辦法 :微型版Nutch分佈式
5)能夠說Google是hadoop的思想之源(Google在大數據方面的三篇論文) GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->Hbase工具
6)2003-2004年,Google公開了部分GFS和Mapreduce思想的細節,以此爲基礎Doug Cutting等人用了2年業餘時間實現了DFS和Mapreduce機制,使Nutch性能飆升oop
7)2005 年Hadoop 做爲 Lucene的子項目 Nutch的一部分正式引入Apache基金會。2006 年 3 月份,Map-Reduce和Nutch Distributed File System (NDFS) 分別被歸入稱爲 Hadoop 的項目中
8)名字來源於Doug Cutting兒子的玩具大象  9)Hadoop就此誕生並迅速發展,標誌這雲計算時代來臨
1)Apache版本: 最原始(最基礎)的版本,對於入門學習最好。
2)Cloudera在大型互聯網企業中用的較多。
3)Hortonworks文檔較好。
1)高可靠性:由於Hadoop假設計算元素和存儲會出現故障,由於它維護多個工做數據副本,在出現故障時能夠對失敗的節點從新分佈處理。
2)高擴展性:在集羣間分配任務數據,可方便的擴展數以千計的節點。
3)高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是並行工做的,以加快任務處理速度。
4)高容錯性:自動保存多份副本數據,而且可以自動將失敗的任務從新分配。
1)Hadoop HDFS:一個高可靠、高吞吐量的分佈式文件系統。
2)Hadoop MapReduce:一個分佈式的離線並行計算框架。
3)Hadoop YARN:做業調度與集羣資源管理的框架。
4)Hadoop Common:支持其餘模塊的工具模塊。
1)NameNode(nn):存儲文件的元數據,如文件名,文件目錄結構,文件屬性(生成時間、副本數、文件權限),以及每一個文件的塊列表和塊所在的DataNode等。
2)DataNode(dn):在本地文件系統存儲文件塊數據,以及塊數據的校驗和。
3)Secondary NameNode(2nn):用來監控HDFS狀態的輔助後臺程序,每隔一段時間獲取HDFS元數據的快照。
1)ResourceManager(rm):處理客戶端請求、啓動/監控ApplicationMaster、監控NodeManager、資源分配與調度;
2)NodeManager(nm):單個節點上的資源管理、處理來自ResourceManager的命令、處理來自ApplicationMaster的命令;
3)ApplicationMaster:數據切分、爲應用程序申請資源,並分配給內部任務、任務監控與容錯。
4)Container:對任務運行環境的抽象,封裝了CPU、內存等多維資源以及環境變量、啓動命令等任務運行相關的信息。
MapReduce將計算過程分爲兩個階段:Map和Reduce
本系列的文章參考資料來源有3個地方:
若是有些章節忘記填寫請原諒。第3和第4相關的內容可能在本系列牽涉很少,期待後期本身不懶,多多分享。
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