Hadoop笔记（一） MapReduce介绍

1. MapReduce提出了一个编程模型，该模型将问题进行抽象，并转换为一个数据集(由键值对组成)的计算。该计算由map和reduce两部分组成，提供对外的接口。
2. 寻址时间的提高远远慢于传输速率的提高。MapReduce比较适合以批处理方式处理需要分析整个数据集的问题(ad-hoc)，一次写入、多次读取数据。RDBMS适用于点查询和持续更新的数据集。        
3. MapReduce适合处理半结构化和非结构化数据，比如分析应用服务日志。
4. 数据本地化、无共享、MPI自身检查和恢复。
5. Yahoo! Search有4个主要组成部分：Crawler从网页服务器爬取网页，WebMap构建一个已知网页的链接图，Indexer为最佳页面构建一个反向索引，Runtime处理用户的查询。
6. Hadoop项目

• Common   一组分布式文件系统和通用IO的组件与接口
• Avro  一种支持高效、跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统
• MapReduce 分布式数据处理模型和执行环境
• HDFS  分布式文件系统
• Pig  一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集
• Hive  一个分布式、按列存储的数据库，管理HDFS存储的数据，提供基于SQL的查询语言
• HBase  一个分布式、按列存储的数据库。HBase使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询
• ZooKeeper  一个分布式、可用性高的协调服务。提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用
• Sqoop  在数据库和HDFS之间高效传输数据的工具