Hadoop如何入门?十年大数据架构师亲自整理Hadoop学习方法!

image.png

1、Hadoop生态概况

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力来进行高速运算与存储,具有可靠、高效、可伸缩的特点

Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下



互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群:868847735   欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

2、HDFS

源自谷歌的GFS论文,发表于2013年10月,HDFS是GFS的克隆版,HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础,它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障

HDFS简化了文件一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序,它提供了一次写入多次读取的机制,数据以块的形式,同时分布在集群不同物理机器

3、Mapreduce

源自于谷歌的MapReduce论文,用以进行大数据量的计算,它屏蔽了分布式计算框架细节,将计算抽象成map和reduce两部分

4、HBASE(分布式列存数据库)

源自谷歌的Bigtable论文,是一个建立在HDFS之上,面向列的针对结构化的数据可伸缩,高可靠,高性能分布式和面向列的动态模式数据库

5、zookeeper

解决分布式环境下数据管理问题,统一命名,状态同步,集群管理,配置同步等

6、HIVE

由Facebook开源,定义了一种类似sql查询语言,将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行

7、flume

日志收集工具

8、yarn分布式资源管理器

是下一代mapreduce,主要解决原始的Hadoop扩展性较差,不支持多种计算框架而提出的,架构如下

9、spark

spark提供了一个更快更通用的数据处理平台,和Hadoop相比,spark可以让你的程序在内存中运行

10、kafka

分布式消息队列,主要用于处理活跃的流式数据

11、Hadoop伪分布式部署

目前而言,不收费的Hadoop版本主要有三个,都是国外厂商,分别是

1、Apache原始版本

2、CDH版本,对于国内用户而言,绝大多数选择该版本

3、HDP版本

这里我们选择CDH版本hadoop-2.6.0-cdh5.8.2.tar.gz,环境是centos7.1,jdk需要1.7.0_55以上 [root@hadoop1 ~]# useraddhadoop


猜你喜欢

转载自blog.51cto.com/13854477/2325393
今日推荐