Hadoop 基本概念
一、Hadoop出现的前提环境
随着数据量的增大带来了以下的问题
（1）如何存储大量的数据？
（2）怎么处理这些数据？
（3）怎样的高效的分析这些数据？
（4）在数据增长的情况下如何构建一个解决方案？
在大数据领域提出了两个概念
（1）分布式文件系统 用于存储大量的数据
（2）分布式计算框架MapReduce高效的分析数据
以上的两个概念组成一个名词 Hadoop
二、Hadoop的起源
谷歌发布了三篇论文 ： GFS 分布式存储系统 ， MapReduce 分布式计算框架 ， BigTable
Hadoop Google
HDFS GFS
MapReduce MapReduce
Hbase BigTable
三、Hadoop与其他的分布式系统比较
（1）Hadoop集群的数据首先先进行分布式的存储
（2）Hadoop集群上通过HDFS分布式文件系统，会把存储的数据复制多份，保证了数据的安全性
（3）提供了一个简单的易用的分布式计算框架
（4）Hadoop扩展容易
四、Hadoop中的版本
Hadoop存在版本的区别：
Hadoop1x版本中核心组件就是为 HDFS ，MapReduce
Hadop2x 版本依然存在HDFS，MapReduce，新增加了一个YARN
五、YARN介绍
（1）云操作系统，理解为资源管理器，管理集群中的资源在增加了YARN操作系统之后，MapReduce任务就可以跑在YARN平台上，通过YARN平台进行MapReduce任务的管理，资源的分配
（2）例如 也可以通过YARN平台运行Spark任务，包括可以读取HDFS上的数据文件
六、Hadoop生态圈的介绍
数据的来源，在企业中一般数据来源分为两种，第一种是企业内部的数据
例如：业务数据（保存在关系型数据库中），应用的服务器日志（日志文件），结构化数据
第二种是外部渠道获得：用户的行为记录（可以作为推荐系统的实现），通过搜索关键字，消费记录，爬虫技术，非结构化数据
数据要进行清洗 hive sqoop flume hbase hdfs mapreduce zookeeper
七、Hadoop的使用案例
现在使用Hadoop进行数据分析的公司越来越多，主要包括以下几种：
（1）为银行和信用卡公司进行欺诈性的检测
（2）社交媒体市场的分析
（3）电商网站的购物模式分析，用户行为分析
（4）城市的发展交通的模式识别
八、Hadoop的企业级应用主要包括四个层次
（1）存储层（HDFS Hbase）
（2）数据处理层 （Hive MapReduce）
（3）实时访问层（Spark Flink）
九、Hadoop中的组件信息
Hadoop中核心组件HDFS，YARN ，MapReduce
（1）HDFS架构
分布式存储系统，分布式的架构上存在 主/从 的架构关系在HDFS文件系统上存在主节点，以及从节点
主节点：namenode 负责管理HDFS集群文件中的元数据（文件的名称，文件的位置，文件的副本）
从节点：datanode负责存储真正的数据
（2）YARN架构
分布式的架构，分为主从架构
主节点 resourceManager负责管理集群中的所有资源（cpu，内存，磁盘，网络I/O）
从节点 nodeManager负责管理集群中每一台服务器的资源
（3）MapReduce 架构 核心思想 分而治之
Map端和Reduce端进行数据分析
数据在Map阶段进行分开处理，处理完成之后，再交给reduce进行统计，在Map和Reduce中间的阶段通过shuffle来进行连接。
