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Hadoop概述

Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點(diǎn)，并且設(shè)計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。
Hadoop的框架最核心的設(shè)計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算。

分布式存儲

在分布式存儲系統(tǒng)中，分散在不同節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)可能屬于同一個文件，為了組織眾多的文件，把文件可以放到不同的文件夾中，
文件夾可以一級一級的包含。我們把這種組織形式稱為命名空間（namespace）。命名空間管理著整個服務(wù)器集群中的所有文件。

分布式計算

把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多計算機(jī)進(jìn)行處理，最后把這些計
算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果。

Hadoop關(guān)聯(lián)項目

AmbariTM：基于web能夠提供資源、監(jiān)控、管理Hadoop集群的操作工具。
AvroTM：數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)。
HBaseTM：能支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大表存儲的可擴(kuò)展的、分布式的數(shù)據(jù)庫。
HiveTM：能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的匯總和臨時查詢的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)框架。
MahoutTM：一個可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫。
PigTM：高級數(shù)據(jù)流語言和并行計算執(zhí)行框架
SparkTM：一個快速和通用的計算Hadoop數(shù)據(jù)引擎。
TezTM：一個通用的數(shù)據(jù)流編程框架。
ZooKeeperTM：一個分布式應(yīng)用的高性能協(xié)調(diào)的服務(wù)。

Hadoop版本

Hadoop的版本大致分為以下：
Apache
官方版本
Cloudera(CDH)
使用下載最多的版本，穩(wěn)定，有商業(yè)支持，在Apache的基礎(chǔ)上打上了一些補(bǔ)丁。推薦使用。
HortonWorks(HDP)
基于Apache的版本進(jìn)行了集成。
MapR

Hadoop模塊構(gòu)成

Hadoop2包括4個模塊

Hadoop Common
The common utilities that support the other Hadoop modules.
Hadoop Distributed File System(HDFSTM)
A distributed file system that provides high-throughput access to application data.
Hadoop Yarn
A framework for job scheduling and cluster resource management.
Hadoop MapReduce
A YARN-based system for parallel processing of large data sets.

Hadoop1和Hadoop2簡介

Hadoop1
HDFS：Hadoop Distributed File System 分布式文件系統(tǒng)
MapReduce：分布式計算模型
Hadoop2
HDFS2: Hadoop Distributed File System 分布式文件系統(tǒng)
Yarn：資源管理平臺，在上面運(yùn)行分布式計算，典型的計算模型有
MapReduce、Storm、Spark等。

詳細(xì)可參考http://hadoop.apache.org

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文章名稱：大數(shù)據(jù)開發(fā)生態(tài)圈之ApacheHadoop簡介-創(chuàng)新互聯(lián)
當(dāng)前URL：http://aaarwkj.com/article40/dgoseo.html

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