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【Hadoop学习笔记】认识Hadoop

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_37871657/article/details/139857396 2025/2/5 4:52:27

认识Hadoop

从网上找的课程做的笔记，有些图是自己理解画的，可能不正确，可以作为参考，有疑问的地方请直接指出，共同交流。

Hadoop是由Apache基金会开发的一个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。

Hadoop发展历史

创始人：Doug Cutting

开发原由：实现与Google类似的全文搜索功能，在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和搜索引擎。

2001年底，Lucene成为Apache基金会的一个子项目。Lucene的问题：存储海量数据困难，检索海量数据速度慢

为解决Lucene短板，Doug Cutting借鉴Google的三篇论文，奠定了Hadoop的基础框架。分别是GFS、Map-Reduce、BigTable。对应到Hadoop里，分别是HDFS、MR、HBase。

2003-2004：Doug Cutting 等人实现DFS和MapReduce机制。
2005：Hadoop作业Lucene子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
2006.3： Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目，Hadoop诞生。

Hadoop 发行版本

Apache Hadoop

最基础，最原始，入门友好。

Cloudera Hadoop

Cloudera 公司，2008年成立，推出CDH，集成了很多大数据框架，收费。

Hortonworks Hadoop

Hortonworks 公司，2011年成立，推出HDP，文档友好。收费。

Cloudera和Hortonworks合作(2018年，Hortonworks被cloudera收购)，推出新的版本: CDP。收费。

Transwarp Data Hub（TDH）

研发公司：星环科技

FusionInsight Hadoop

研发公司：华为

Hadoop优势

高可靠性
一份数据，多个节点上缓存。
高扩展性
可以动态添加、删除服务器。
高效性
计算任务并行工作。
高容错性
自动将失败的任务重新分配。

Hadoop组成

hadoop2.x相比hadoop1.x，把MapReduce的功能进行了拆分，资源调度抽出来封装成了Yarn，专门用于内存、CPU等资源调度，做到了程序功能高内聚、低耦合。
在这里插入图片描述

HDFS

Hadoop Distributed File System，分布式文件系统，在整个Hadoop系统中负责数据存储。一个文件可以被拆分成几份，存储在不同的服务器上。

在这里插入图片描述

NameNode(nn): 可以记住拆分后的文件，被存储在哪个服务器上。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。

DataNode(dn): 具体存储数据的服务器。在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。

Secondary NameNode(2NN)：辅助NameNode工作。每隔一段时间对NameNode元数据备份。可以防止NameNode挂掉导致集群瘫痪。

YARN

Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。

在这里插入图片描述
ResourceManager(RM): 负责管理整个集群的资源，例如：CPU、内存、网络等。

NodeManager(NM)：负责管理单个节点上的资源。

ApplicationMaster(AM)：负责单个任务的运行。

Container：容器，相当于一台独立服务器，封装任务运行的资源。

MapReduce

MapReduce是负责Hadoop中的计算的部分，分为Map和Reduce。

Map阶段并行处理输入数据。

Reduce阶段对Map结果进行汇总。

举例，从Hadoop系统中找文件，这个过程如下图所示：
在这里插入图片描述

HDFS、YARN、MapReduce三者如何配合工作