(hadoop认识总结.docxVIP

一、对hadoop的基本认识Hadoop是一个分布式系统基础技术框架，由Apache基金会所开发。利用hadoop，软件开发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，从而达到充分利用集群的威力高速运算和存储的目的。Hadoop是根据google的三大论文作为基础而研发的，google的三大论文分别是：MapReduce、GFS和BigTable。因此，hadoop也因此被称为是google技术的山寨版。不过这种“山寨版”却成了当下大数据处理技术的国际标准（因为它是世界上唯一一个做得相对完善而又开源的框架）。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实它的本质就是一种“分治法”的思想，把一个巨大的任务分割成许许多多的小任务单元，最后再将每个小任务单元的结果汇总，并求得最终结果。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。多任务、并行计算、云计算，这些词汇并不是新名词，在hadoop出现之前，甚至在google出现之前，就已经出现过分布式系统和分布式程序，hadoop新就新在它解决了分布式系统复杂的底层细节，程序员可以在不了解底层分布式细节的情况下编写高效的分布式程序，hadoop服务会自动将任务分配给不同的计算机节点，由这些节点计算最后汇总并处理计算结果。利用hadoop，程序作者可以将精力放在具体的业务逻辑上，而不是繁琐的分布式底层技术细节。另外，传统的分布式系统一般会利用若干台高性能的计算机，而hadoop则只需将大量普通的pc机连系在一起，组成一个分布式集群。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。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分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。　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 有许多元素构成。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 MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。二、 Hadoop下几个项目构成其中MapReduce和hdfs是hadoop的核心，在很多时候，说hadoop往往就是指MapReduce和hdfs，其它项目是与它相关的配合使用的项目。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，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