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本篇內容介紹了“Hadoop入門基礎知識有哪些”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
1、Hadoop概述
Hadoop 是 Apache 旗下的一個用 Java 語言實現開源軟件框架,它還是一個開發和運行處理大規模數據的軟件平臺。Hadoop允許使用簡單的編程模型,在大量計算機集群上,對大型數據集進行分布式處理。
狹義上說,Hadoop 指 Apache 這款開源框架,它的核心組件有:HDFS(分布式文件系統):解決海量數據存儲 ;YARN(作業調度和集群資源管理的框架):解決資源任務調度;MAPREDUCE(分布式運算編程框架):解決海量數據計算。
廣義上來說,Hadoop 通常是指一個更廣泛的概念——Hadoop 生態圈。當下的 Hadoop 已經成長為一個龐大的體系,隨著生態系統的成長,新出現的項目越來越多,其中不乏一些非 Apache 主管的項目,這些項目對 HADOOP 是很好的補充或者更高層的抽象。比如,HDFS: 分 布 式 文 件 系 統;MAPREDUCE:分布式運算程序開發框架;HIVE:基于 HADOOP 的分布式數據倉庫,提供基于 SQL 的查詢數據操作;HBASE:基于Hadoop的分布式海量數據庫;ZOOKEEPER:分布式協調服務基礎組件;Mahout:基于 mapreduce/spark/flink 等分布式運算框架的機器學習算法庫;OOZIE:工作流調度框架;Sqoop:數據導入導出工具;FLUME:日志數據采集框架;IMPALA:基于 hive 的實時 sql 查詢分析。
2、Hadoop的發展歷程
Hadoop 是 Apache Lucene 創始人 Doug Cutting 創建的。最早起源于 Nutch, 它是 Lucene 的子項目。Nutch 的設計目標是構建一個大型的全網搜索引擎,包括網頁抓取、索引、查詢等功能,但隨著抓取網頁數量的增加,遇到了嚴重的可擴展性問題:如何解決數十億網頁的存儲和索引問題。
2003 年 Google 發表了一篇論文為該問題提供了可行的解決方案。論文中描述的是谷歌的產品架構,該架構稱為:谷歌分布式文件系統(GFS),可以解決他們在網頁爬取和索引過程中產生的超大文件的存儲需求。
2004 年 Google 發表論文向全世界介紹了谷歌版的MapReduce 系統。 同時期,Nutch 的開發人員完成了相應的開源實現 HDFS 和 MAPREDUCE,并從Nutch 中剝離成為獨立項目 HADOOP,到 2008 年 1 月,HADOOP 成為 Apache 頂級項目,迎來了它的快速發展期。
2006 年 Google 發表了論文是關于 BigTable 的,這促使了后來的 Hbase的發展。 因此,Hadoop 及其生態圈的發展離不開 Google 的貢獻。
3、Hadoop的特性
(1)擴容能力:Hadoop 是在可用的計算機集群間分配數據并完成計算任務的,這些集群可用方便的擴展到數以千計的節點中。
(2)成本低:Hadoop 通過普通廉價的機器組成服務器集群來分發以及處理數據,以至于成本很低。
(3)高效率:通過并發數據,Hadoop 可以在節點之間動態并行的移動數據,使得速度非常快。
(4)可靠性:能自動維護數據的多份復制,并且在任務失敗后能自動地重新部署計算任務。所以 Hadoop 的按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
4、Hadoop的應用
Hadoop 最受青睞的行業是互聯網領域,可以說互聯網公司是 hadoop 的主要使用力量。國外來說,Yahoo、Facebook、IBM 等公司都大量使用 hadoop 集群來支撐業務。比如:Yahoo 的 Hadoop 應用在支持廣告系統、用戶行為分析、支持 Web 搜索等。 Facebook 主要使用 Hadoop 存儲內部日志與多維數據,并以此作為報告、分析和機器學習的數據源。
國內來說,BAT 領頭的互聯網公司是當仁不讓的 Hadoop 使用者、維護者。比如 Ali 云梯(14 年國內最大 Hadoop 集群)、百度的日志分析平臺、推薦引擎系統等。國內其他非互聯網領域也有不少 hadoop 的應用,比如:金融行業的個人征信分析,證券行業的投資模型分析,還有交通行業的車輛、路況監控分析和電信行業的用戶上網行為分析 。
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