Hadoop

是一个由Apache基金会所开发的基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

[1] Hadoop实现了一个（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高的特点，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 access）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。[2] 

Hadoop是一个能够对大量数据进行的框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新。

Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过加快处理速度。

Hadoop 还是可伸缩的，能够处理  级数据。

此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的。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，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 上的也可以使用其他语言编写，比如 。

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。[1]

核心架构：

Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

HDFS
对外部客户机而言，就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或文件，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  协议。

NameNode

NameNode 是一个通常在  实例中的单独机器上运行的。它负责管理文件系统和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。注意，这里需要您了解集群架构。

实际的 I/O并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。

NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统的信息。这个文件和一个包含所有事务的（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。

NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。
DataNode

DataNode 也是一个通常在 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。
文件操作

可见，HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。

如果客户机想将文件写到 HDFS 上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机。

同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS中的校验和（checksum）文件。

在最后的文件块发送之后，NameNode 将文件创建提交到它的持久化元（在 EditLog 和 FsImage 文件）。

Linux 集群
Hadoop 框架可在单一的 Linux 平台上使用（开发和调试时），官方提供MiniCluster作为单元测试使用，不过使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop 。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop 假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。

集群系统：
Google的使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。即使是的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件是3
     ⒈GFS（Google File System）。一个，隐藏下层，复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统。Google根据自己的需求对它进行了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块，分布在的机器上，使用Linux的文件系统存放。同时每块文件至少有3份以上的。中心是一个Master节点，根据文件索引，找寻文件块。详见Google的工程师发布的GFS论
     ⒉MapReduce。Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output。这两个函数由提供给系统，下层设施把Map和Reduce操作分布在上运行，并把结果存储在GFS上。
   ⒊BigTable。一个大型的，这个数据库不是关系式的数据库。像它的名字一样，就是一个巨大的，用来存储结构化的数据。
   以上三个设施均有论文发表。

1. 《The Google File System 》 2003年[5] 
2. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》 2004年[6] 
3. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 2006年[7]
   应用程序
   Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的框架，但作为一个并行引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容。
       最简单的 MapReduce至少包含 3 个部分：一个 Map 、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。main 函数将和文件输入/输出结合起来。在这点上，Hadoop 提供了大量的接口和，从而为 Hadoop人员提供许多工具，可用于调试和性能度量等。
      MapReduce 本身就是用于大数据集的框架。MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例（许多 Map 和 Reduce）的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。
      这里提供一个示例，帮助您理解它。假设输入域是 one small step for man,one giant leap for mankind。在这个域上运行 Map 函数将得出以下的键/值对列表：
       （one,1） (small,1） (step,1） (for,1） (man,1）

   MapReduce 流程的概念流

   (one,1） (giant,1） (leap,1） (for,1） (mankind,1）

   如果对这个键/值对列表应用 Reduce 函数，将得到以下一组键/值对：

   （one,2） (small,1） (step,1） (for,2） (man,1）（giant,1） (leap,1） (mankind,1）

   结果是对输入域中的单词进行计数，这无疑对处理索引十分有用。但是，假设有两个输入域，第一个是 one small step for man，第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数，然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数，这时得到与前面一样的结果。换句话说，可以在输入域并行使用相同的操作，得到的结果是一样的，但速度更快。这便是 MapReduce 的威力；它的并行功能可在任意数量的系统上使用。图 2 以区段和迭代的形式演示这种思想。

   回到 Hadoop 上，

   显示处理和存储的物理分布的 Hadoop 集群

   它是如何实现这个功能的？一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce称为 JobTracker。类似于 NameNode，它是 Hadoop 集群中惟一负责控制 MapReduce的系统。在提交之后，将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息（物理量和位置）确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个惟一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker。图 3 显示一个示例集群中的工作分布。

   Hadoop 的这个特点非常重要，因为它并没有将存储移动到某个位置以供处理，而是将处理移动到存储。这通过根据集群中的节点数调节处理，因此支持高效的。

   
   区别：
   是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。

   是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。例如，在一个关系数据库中，使用一种集合语言执行查询，如SQL。告诉语言想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(，Java)，一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型，MapReduce就是另外一种。

   MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。[9]
   
   开源实现：
   

   Hadoop是项目的总称。主要是由HDFS和MapReduce组成。

   HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。

   MapReduce是Google MapReduce的开源实现。

   这个分布式框架很有创造性，而且有极大的扩展性，使得Google在系统吞吐量上有很大的竞争力。因此Apache基金会用Java实现了一个开源版本，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台。雅虎和硅谷风险投资公司Benchmark Capital 联合成立一家名为Hortonworks的新公司，接管被广泛应用的数据分析Hadoop的开发工作。

   Hadoop实现了HDFS文件系统和MapRecue。用户只要继承MapReduceBase，提供分别实现Map和Reduce的两个类，并注册Job即可自动分布式运行。

   至今为止是2.4.1，稳定版本是1.2.1 和 yarn 的 2.4.0。

   HDFS把分成两类：NameNode和DataNode。NameNode是唯一的，程序与之通信，然后从DataNode上存取文件。这些操作是透明的，与普通的文件系统API没有区别。

   MapReduce则是JobTracker节点为主，分配工作以及负责和通信。

   HDFS和MapReduce实现是完全分离的，并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。

   Hadoop也跟其他项目有共同点和目标：实现海量数据的计算。而进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，才有了Hadoop（HDFS，Hadoop Distributed File System）。

   HDFS通信部分使用org.apache.hadoop.ipc，可以很快使用RPC.Server.start()构造一个节点，具体业务功能还需自己实现。针对HDFS的业务则为数据流的读写，NameNode/DataNode的通信等。

   MapReduce主要在org.apache.hadoop.mapred，实现提供的接口类，并完成节点通信（可以不是hadoop通信接口），就能进行MapReduce运算。

   
   子项目：
   

   Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop Common

   : Hadoop(Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System)

   ：框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API

   : 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。（和已经于2010年5月成为顶级 Apache 项目）

   ：数据仓库工具，由Facebook贡献。

   ：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。

   ：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。

   Pig: 大数据分析平台，为用户提供多种接口。

   Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷的监控、部署、管理集群。

   Sqoop：于在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。