• 大数据开发 hadoop集群 2.hadoop框架入门


    自从我学会了寻找,我就已经找到                ——史铁生

                                                                                                    —— 24.3.10

    内容简介 

    Hadoop入门:

    ①概念        ②环境准备        ③hadoop生产集群搭建        ④常见错误的解决方案

    ①概念:1.Hadoop是什么   2.Hadoop发展历史   3.Hadoop的三大发行版本   4.Hadoop的优势   5.Hadoop的组成   6.大数据技术生态体系 7.推荐系统案例

    ②环境准备(前戏):1模板虚拟机准备   2.克隆   3.安装JDK、Hadoop

    ③Hadoop生产集群搭建:1.本地模式   2.完全分布式(开发和面试的重点)   

    一、hadoop是什么

    1>Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构

    2>主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题

    3>广义上说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈

    二、Hadoop的发展历史

    1>Hadoop创始人DougCutting,为了实现与Google类似的全文搜索功能,他在Lucene框架基础上进行优级,查询引擎和索引引擎。

    2)2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目

    3)对于海量数据的场景,Lucene框架面对与Google同样的困难,存储海量数据困难,检索海量速度慢

    4)学习和模仿Google解决这些问题的办法:微型版Nutch。

    5>   可以说Google是Hadoop的思想之源

                    GFS ---> HDFS

                    Map-Reduce ---> MR

                    BigTable ---> HBase

    6)2003-2004年,Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节,以此为基础DougCutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制,使Nutch性能飙升。
    7)2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
    8)2006年3月份,Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到 Hadoop 项Hadoop就此正式诞生,标志着大数据时代来临。中,
    9)名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象

    三、Hadoop 三大发行版本(了解)

    Hadoop三大发行版本:Apache、Cloudera、Hortonworks。

    Apache 版本最原始(最基础)的版本,对于入门学习最好。2006eCloudera内部集成了很多大数据框架,对应产品CDH。2008

    Hortonworks文档较好,对应产品HDP。

    Hortonworks 现在已经被Cloudera 公司收购,推出新的品牌CDP

    四、Hadoop优势(四高)

    1>高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失

    2>高拓展性:在集群间分配任务数据,可方便的拓展数以千计的节点

    3>高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度

    4>高容错性:能够自动将失败的任务重新分配

    五、Hadoop的组成

    5.1 1.x、2.x、3.x的组成区别

    5.2 HDFS架构概述

    Hadoop Distributed File System 简称 HDFS,是一个分布式文件系统

    1)NameNode(nn):存储文件的元数据,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块所在的DataNode等。
    2)DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和
    3)Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份,

    5.3 YARN 架构概述 

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

    5.4 MapReduce 架构概述 

    MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce

    1)Map阶段并行处理输入数据

    2)Reduce阶段对Map结果进行汇总

    5.5 HDFS、YARN、MapReduce三者关系

    六、大数据技术生态体系*

    七、推荐系统的架构图

  • 相关阅读:
    keycloak~时间不正确的问题
    Java线程的创建方式以及线程池的使用
    【java_wxid项目】【第十四章】【Spring Cloud Stream集成】
    双指针算法解决 移动零 和 复写零问题
    文心一言vsGPT-4全面对比
    VocAlign声音对齐插件夏季促销
    组合模式
    新手如何用Airtest实现在图片范围内随机点击?
    【Qt】Unicode编码作用 ,以及在Qt中的理解
    检测任务评估指标AP和AR
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_73983707/article/details/136602113