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一、Hadoop简介
hadoop = MapReduce+HDFS（hadoop 文件系统）
进一步解释：
MapReduce是一个项目，HDFS是另一个项目，他们组成了hadoop。
实际上这两个项目与hadoop关系 ，好比 hadoop是计算机，而MapReduce是CPU，而HDFS是硬盘。
显而易见了，MapReduce处理数据，HDFS存储数据。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。
Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示：
数据采集工具：
日志收集框架： Flume 、 Logstash 、 Filebeat
数据迁移工具： Sqoop
数据存储工具：
分布式文件存储系统： Hadoop HDFS
数据库系统： Mongodb 、 HBase
数据处理工具：
分布式计算框架：
批处理框架：Hadoop MapReduce
流处理框架：Storm
混合处理框架：Spark 、 Flink
查询分析框架 ： Hive 、 Spark SQL 、 Flink SQL 、 Pig 、 Phoenix
资源和任务管理：集群资源管理器 ： Hadoop YARN
分布式协调服务： Zookeeper
任务调度框架： Azkaban 、 Oozie
集群部署和监控： Ambari 、 Cloudera Manager
上面列出的都是比较主流的大数据框架，社区都很活跃，学习资源也比较丰富。从 Hadoop 开始入门学习，因为它是整个大数据生态圈的基石，其它框架都直接或者间接依赖于 Hadoop 。
二、Hadoop的运行模式
Hadoop可以按三种模式进行安装和运行。
1. 单机模式
（1）Hadoop的默认模式，安装时不需要修改配置文件。
（2）Hadoop运行在一台计算机上，不需要启动HDFS和YARN。
（3）MapReduce运行处理数据时只有一个JAVA进程，使用本地文件系统进行数据的输入输出。
（4）用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。
2. 伪分布式模式
（1）Hadoop安装在一台计算机上，需要修改相应的配置文件，用一台计算机模拟多台主机的集群。
（2）需要启动HDFS和YARN ，是相互独立的Java进程。
（3）MapReduce运行处理数据时是每个作业一个独立进程，输入输出使用分布式文件系统。
（4）用来进行学习和开发测试Hadoop程序的执行是否正确。
3. 完全分布式模式
（1）在多台计算机上安装JDK和Hadoop ，组成相互连通的集群，需要修改相应的配置文件。
（2）Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上。真正的生产环境。
三、Hadoop生态圈组件
1. HDFS
HDFS是一个基于 java 的 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），是 Hadoop 生态系统中最重要的组成部分。HDFS 是 Hadoop 的主要存储系统，为大数据提供可扩展的、高容错的、可靠的和具有成本效益的数据存储。HDFS 被设计用来部署在低廉的硬件上，在许多安装中已经被设为默认配置。它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop 通过类似 shell 的命令与 HDFS 直接交互。
HDFS 有两个主要组件：NameNode 和 DataNode。
NameNode：NameNode 也被称为主节点，但它并不存储实际的数据或数据集。NameNode 存储的是元数据，即文件的权限、某一上传文件包含哪些 Block 块、Bolck 块保存在哪些 DataNode 上等细节信息。它由文件和目录组成。
NameNode 的任务：
- 管理文件系统的命名空间；
- 控制客户端对文件的访问；
- 操作文件命名空间的文件或目录操作，如打开，关闭，重命名等。
DataNode：DataNode 负责将实际数据存储在 HDFS 中，并负责来自文件系统客户的读写请求。在启动时，每个 Datanode 连接到其相应的 Namenode 并进行握手。命名空间ID 和 DataNode 的软件版本的验证是通过握手进行的。当发现不匹配时，DataNode 会自动关闭。
DataNode 的任务：
- DataNode 管理存储的数据。
- DataNode 同时还要执行块的创建、删除，以及来自 NameNode 的块复制指令。
2. MapReduce
MapReduce 是 Hadoop 生态系统的核心组件，提供数据处理。MapReduce 是一个软件框架，用于轻松编写应用程序，处理存储在 Hadoop 分布式文件系统中的大量结构化和非结构化数据。MapReduce 程序具有并行性质，因此对于使用集群的多台机器进行大规模数据分析非常有用，提高了计算速度和可靠性。MapReduce 的每个阶段都有键值对作为输入和输出。Map函数获取一组数据并将其转换为另一组数据，其中各个元素被分解为元组（键/值对）。函数将 Map 的输出作为输入，并根据键来组合这些数据元组，相应地修改键的值。
MapReduce的特点：
- 简单性：MapReduce 作业很容易运行。应用程序可以用任何语言编写，如 java、C++ 和 python。
- 可扩展性：MapReduce 可以处理 PB 级的数据。
- 速度：通过并行处理，需要几天才能解决的问题，通过 MapReduce 在几小时和几分钟内就能解决。
- 容错性：MapReduce 会照顾到故障。如果一份数据不可用，另一台机器有一份相同密钥对的副本，可以用来解决相同的子任务。
3. YARN
YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为一个 Hadoop 生态系统的组件，它提供了资源管理。Yarn 也是 Hadoop 生态系统中最重要的组件之一。YARN 被称为 Hadoop 的操作系统，因为它负责管理和监控工作负载。它允许多个数据处理引擎（如实时流和批处理）来处理存储在一个平台上的数据。
- 灵活性：除了 MapReduce（批处理），还能实现其他专门的数据处理模式，如交互式和流式。由于 YARN 的这一特点，其他应用程序也可以在 Hadoop2 中与 MapReduce 程序一起运行。
- 效率：由于许多应用程序在同一个集群上运行，因此，Hadoop 的效率提高了，而对服务质量没有太大影响。
- 共享：提供一个稳定、可靠、安全的基础，并在多个工作负载中共享操作服务。
除了基本模块，Hadoop还包括以下项目:
4. Hive
Apache Hive是一个开源的数据仓库系统，用于查询和分析存储在 Hadoop 文件中的大型数据集。Hive主要做三个功能：数据汇总、查询和分析。Hive 使用的语言称为 HiveQL（HQL），与SQL类似。HiveQL 自动将类似 SQL 的查询翻译成 MapReduce 作业，并在Hadoop上执行。
Hive 的主要部分：
- Metastore：元数据存储。
- 驱动：管理 HiveQL 语句的生命周期。
- 查询编译器：将 HiveQL 编译成有向无环图（DAG）。
- Hive 服务器：提供一个 Thrift 接口和 JDBC / ODBC 服务器。
5. Pig
Apache Pig 是一个高级语言平台，用于分析和查询存储在 HDFS 中的巨大数据集。Pig 作为 Hadoop 生态系统的一个组成部分，使用 PigLatin 语言，它与 SQL 非常相似。它的任务包括加载数据，应用所需的过滤器并以所需的格式转储数据。对于程序的执行，Pig 需要 Java 运行环境。
Apache Pig 的特点：
- 可扩展性：为了进行特殊的处理，用户可以创建自己的功能。
- 优化机会：Pig 允许系统自动执行优化，这使得用户可以关注语义而不是效率。
- 处理所有种类的数据：Pig 既能分析结构化的数据，也能分析非结构化的数据。
6. HBase
Apache HBase 是 Hadoop 生态系统的一个组成部分，它是一个分布式数据库，被设计用来在可能有数十亿行和数百万列的表中存储结构化数据。HBase 是一个建立在 HDFS 之上，可扩展的、分布式的 NoSQL 数据库。HBase 提供实时访问 HDFS 中的数据的读取或写入。
HBase 有两个组件，即 HBase Master 和 RegionServer。
HBase Master
- 它不是实际数据存储的一部分，但在所有 RegionServer 之间协商负载平衡。
- 维护和监控 Hadoop 集群。
- 执行管理（创建、更新和删除表的界面）。
- 控制故障转移。
- 处理DDL操作。
RegionServer
- 处理来自客户端的读、写、更新、删除请求。
- RegionServer 进程在 Hadoop 集群的每个节点上运行。RegionServer 运行在 HDFS 的 DateNode 上。
7. HCatalog
HCatalog 是 Hadoop 的一个表和存储管理层。HCatalog 支持 Hadoop 生态系统中的不同组件，如MapReduce、Hive 和 Pig，以方便从集群中读写数据。HCatalog 是 Hive的一个关键组件，使用户能够以任何格式和结构存储他们的数据。默认情况下，HCatalog 支持 RCFile、CSV、JSON、sequenceFile 和 ORC 文件格式。
8. Avro
Acro 是 Hadoop 生态系统的一部分，是一个最流行的数据序列化系统，为 Hadoop 提供数据序列化和数据交换服务。这些服务可以一起使用，也可以独立使用。大数据可以使用 Avro 交换用不同语言编写的程序。使用序列化服务，程序可以将数据序列化为文件或消息。它将数据定义和数据一起存储在一个消息或文件中，使得程序可以很容易地动态理解存储在 Avro 文件或消息中的信息。
- Avro 模式：它依靠模式进行序列化 / 反序列化。Avro 需要模式来进行数据的写入 / 读取。当 Avro 数据存储在一个文件中时，它的模式也随之存储。因此，文件可以在以后被任何程序处理。
- 动态类型化：它指的是在不生成代码的情况下进行序列化和反序列化。它是对代码生成的补充，在 Avro 中，静态类型的语言可以作为一种可选的优化。
9. Thrift
Thrift 是一个用于可扩展的跨语言服务开发的软件框架，同时是一种用于 RPC（远程程序调用）通信的接口定义语言。Hadoop 做了大量的 RPC 调用，因此有可能出于性能或其他原因使用 Thrift。
10. Drill
Hadoop 生态系统组件的主要目的是大规模数据处理，包括结构化和半结构化数据。Apache Drill 是一个低延迟的分布式查询引擎，旨在扩展到几千个节点并查询 PB 级的数据。Drill 是第一个具有无模式模型的分布式 SQL 查询引擎。
Drill有专门的内存管理系统，可以消除垃圾回收，优化内存分配和使用。Drill 与 Hive 发挥得很好，允许开发者重用他们现有的 Hive 部署。
- 可扩展性：Drill 在各层提供可扩展的架构，包括查询层、查询优化和客户端 API。我们可以根据企业的具体需求来扩展任何一层。
- 灵活性：Drill 提供了一个分层的列式数据模型，可以表示复杂的、高度动态的数据，并允许高效的处理。
- 动态模式发现：Drill 不要求数据的模式或类型规范，以便开始查询执行过程。相反，Drill 以称为记录批次的单位开始处理数据，并在处理过程中即时发现模式。
- Drill 分散的元数据：与其他 SQL Hadoop 技术不同，Drill 没有集中的元数据要求。Drill 用户不需要为了查询数据而在元数据中创建和管理表。
11. Mahout
Apache Mahout 是用于创建可扩展的机器学习算法和数据挖掘库的开源框架。一旦数据被存储在 HDFS 中，Mahout 提供了数据科学工具来自动寻找这些大数据集中有意义的模式。
Mahout的算法包括：
- 聚类
- 协同过滤
- 分类
- 频繁模式挖掘
12. Sqoop
Apache Sqoop 将数据从外部来源导入相关的 Hadoop 生态系统组件，如 HDFS、Hbase 或 Hive。它还可以将数据从 Hadoop 导出到其他外部来源。Sqoop 与关系型数据库一起工作，如 teradata、Netezza、oracle、MySQL。
Apache Sqoop的特点：
- 从大型机导入顺序数据集：Sqoop 满足了将数据从大型机转移到 HDFS 的日益增长的需求。
- 直接导入 ORC 文件：改善压缩和轻量级索引，提高查询性能。
- 平行数据传输：实现更快的性能和最佳的系统利用率。
- 高效的数据分析：通过将结构化数据和非结构化数据结合在读取数据湖的模式上，提高数据分析的效率。
- 快速的数据拷贝：从外部系统到 Hadoop。
13. Flume
Apache Flume 有效地收集、汇总和移动大量的数据，并将其从原点送回 HDFS。它是容错和可靠的机制。Flume 允许数据从源头流入 Hadoop 环境。它使用一个简单的可扩展的数据模型，允许在线分析应用。使用 Flume，我们可以从多个服务器立即获得数据到 Hadoop。
14. Ambari
Ambari 是一个用于配置、管理、监控和保护 apache Hadoop 集群的管理平台。由于 Ambari 提供了一致的、安全的操作控制平台，Hadoop 管理变得更加简单。
Ambari的特点：
- 简化安装、配置和管理：Ambari 轻松有效地创建和管理大规模的集群。
- 集中的安全设置：Ambari 减少了在整个平台上管理和配置集群安全的复杂性。
- 高度的可扩展性和可定制性：Ambari 具有高度的可扩展性，可将定制服务纳入管理。
- 对集群健康的全面可视性：Ambari通过整体的监控方法，确保集群的健康和可用。
15. Zookeeper
Apache Zookeeper 用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。Zookeeper 管理和协调一个大型的机器集群。
Zookeeper的特点
- 快速：Zookeeper 在对数据的读取比写入更常见的工作负载中是快速的。理想的读 / 写比率是 10:1。
- 有序：Zookeeper 维护所有事务的记录。
四、Hadoop优缺点
基于Hadoop开发出来的大数据平台，通常具有以下特点：
- 扩容能力：能够可靠地存储和处理PB级的数据。Hadoop生态基本采用HDFS作为存储组件，吞吐量高、稳定可靠。
- 成本低：可以利用廉价、通用的机器组成的服务器群分发、处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
- 高效率：通过分发数据，Hadoop可以在数据所在节点上并行处理，处理速度非常快。
- 可靠性：Hadoop能自动维护数据的多份备份，并且在任务失败后能自动重新部署计算任务。
Hadoop生态缺点：
- 因为Hadoop采用文件存储系统，所以读写时效性较差，至今没有一款既支持快速更新又支持高效查询的组件。
- Hadoop生态系统日趋复杂，组件之间的兼容性差，安装和维护比较困难。
- Hadoop各个组件功能相对单一，优点很明显，缺点也很明显。
- 云生态对Hadoop的冲击十分明显，云厂商定制化组件导致版本分歧进一步扩大，无法形成合力。
- 整体生态基于Java开发，容错性较差，可用性不高，组件容易挂掉。
五、Hadoop学习路径
（一）平台基础
1.1 大数据
了解什么是大数据，大数据入门，以及大数据介绍。
以及大数据中存在的问题，包括存储，计算的问题，有哪些解决策略。
1.2 Hadoop平台生态圈
熟悉了解开源Hadoop平台生态圈，以及第三方大数据平台，查找一些Hadoop入门介绍博客或者官网，了解：
What’s Hadoop
Why Hadoop exists
How to Use Hadoop
1.3 Hadoop家族成员
Hadoop是一个庞大的家族，包含存储，计算等一系列产品组件，需要了解其中的一系列组件，包括HDFS，MapReduce，Yarn，Hive，HBase，ZooKeeper，Flume，Kafka，Sqoop，HUE，Phoenix，Impala，Pig，Oozie，Spark等，知道其干什么，维基百科定义。
1.4 HDFS
分布式存储HDFS，了解HDFS架构，HDFS的存储机制，各节点协作关系需理解清楚。
1.5 Yarn
分布式资源管理Yarn，熟悉Yarn架构，以及如何进行资源管理的机制。
1.6 MapReduce
分布式计算MapReduce，对MapReduce底层架构，处理方案进行了解，计算架构方案，了解MapReduce计算的优势，以及劣势。
1.7 HBase
大数据高效存储HBase，了解HBase底层架构，HBase的应用场景，存储方案。
1.8 Hive
大数据仓库Hive，了解Hive的存储机制，Hive的事务型变迁，Hive的应用场景，以及Hive底层计算。
1.9 Spark
内存计算平台Spark，熟悉Spark内存计算架构，计算流程，Spark的运行模式，以及应用场景。
（二）平台进阶
2.1 HDFS
通过命令行操作HDFS，文件查看，上传，下载，修改文件，赋权限等。
通过java demo连接操作HDFS，实现文件读取，上传，下载功能。
通过DI工具，配置HDFS操作流程，实现关系型数据库文件到HDFS存储，HDFS文件保存到本地目录中。
2.2 MapReduce
Eclipse绑定Hadoop环境，添加MapReduce Location，用eclipse运行MapReduce的经典实例WordCount，看其中原理，尝试修改为中文词汇统计，并排除不相关词汇。
2.3 Hive
通过命令行操作Hive，进行beeline连接，SQL语句操作Hive数据仓库。
通过java demo连接操作Hive，实现建表，插入数据，查询，删除数据记录，更新数据，删除表等操作。
通过DI工具，配置关系型数据库抽取到Hive事务表流程，不通过直接驱动连接Hive，通过HDFS以及Hive外表进行过度实现。
2.4 HBase
在命令行中访问操作使用HBase，建立列族，每列添加数据，修改更新数据查看变化。
通过java demo，用phoenix驱动，连接HBASE，实现对HBASE的建表，增删改查数据操作。
DI工具需要修改源码，或者添加phoenix组件，才能使用，因为phoenix插入语句不是Insert into，而是Upsert into，无法与DI工具匹配。
2.5 Spark
在命令行中，运行pyspark，以及spark shell，进行spark命令行操作，提交spark示例任务，进行试运行。
切换Spark运行模式，进行命令行尝试体验。
通过java demo连接Spark，进行任务的分发计算运行。
（三）平台高级
针对上述组件，进行熟练使用，熟能生巧，举一反三，能够根据场景编写MapReduce代码，Spark代码等，针对Hive，HBase深入理解支持的SQL类型，存储过程，触发器等如何进行操作，能够根据需求设计最优的解决方案。
（四）平台深度
深读组件源码，理解平台部署中各个配置的意义及影响，以及如何通过源码以及配置对组件进行优化，修改源码提高Hadoop平台的容错性，扩展性，稳定性等。
参考文献：