### Hadoop概述与集群搭建详解
#### 一、理解大数据
大数据是指无法通过传统数据库管理和处理的海量数据集合。随着互联网技术的发展，数据量呈现爆炸式增长，这给数据存储和处理带来了巨大挑战。
- **数据定义**：数据是描述客观事物属性的记录，它在计算机中以特定的形式表示信息。
- **大数据定义**：Big Data，即“大数据”，是指在一定时间内难以用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合。
- **数据分类**：
- **结构化数据**：如关系型数据库中的表格数据，具有固定的格式和结构。
- **半结构化数据**：如XML文档，虽无固定结构，但包含标记以区分各元素。
- **非结构化数据**：如网页、邮件、图像等，没有预定义的数据模型。
- **数据分类原则**：根据经验法则，结构化数据仅占所有数据的约20%，而非结构化数据占据了剩余的80%。
- **大数据特点**（4V）：
- **Volume（规模大）**：数据量巨大。
- **Velocity（速度快）**：数据产生和处理速度非常快。
- **Variety（类型多）**：数据种类繁多。
- **Value（价值密度低）**：虽然数据量大，但有用的信息含量较低，需要有效的分析手段提取价值。
#### 二、Hadoop及其生态系统
Hadoop是一个开源框架，用于处理和存储大规模数据。它的设计理念是通过利用廉价的商用硬件构建集群，而不是依赖昂贵的高性能计算机来处理大数据问题。
- **面对海量数据的解决方案**：Hadoop采用分布式处理的方法，通过将数据分割并在多台机器上进行处理，提高了处理效率。
- **Hadoop优点**：
- **成本效益**：使用普通商用硬件降低成本。
- **弹性扩展**：易于增加或减少集群节点。
- **高可用性**：内置故障检测与恢复机制。
- **易于编程**：提供简单的API让用户编写高效并行程序。
- **Hadoop生态系统**：
- **狭义的Hadoop**：包括Common、HDFS和MapReduce三个核心组件。
- **Common**：提供基础服务支持，如配置管理、RPC（远程过程调用）、文件系统接口等。
- **HDFS**（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据。
- **MapReduce**：分布式数据处理模型，支持并行任务的调度与执行。
- **广义的Hadoop**：除了上述核心组件外，还包括其他工具和服务，如：
- **Avro**：数据序列化工具。
- **ZooKeeper**：协调服务，用于维护集群状态。
- **Hive**：数据仓库工具，支持SQL查询。
- **Pig**：高级语言，简化MapReduce编程。
- **HBase**：NoSQL数据库，支持实时读写。
- **基于Hadoop的应用项目**：例如Mahout（机器学习库）、X-Rime（实时流处理框架）等。
- **数据交换和工作流管理系统**：如Chukwa、Flume、Sqoop（数据导入导出工具）以及Oozie（工作流调度器）等。
#### 三、环境准备
为了搭建Hadoop集群，需要先准备好必要的软件环境。
- **安装虚拟机软件**：推荐使用VMware Workstation或VirtualBox。
- **安装Ubuntu 16.04操作系统**：在虚拟机中导入Ubuntu 16.04镜像，并完成基本配置。
- **安装和配置JDK**：Java是Hadoop的核心开发语言，确保正确安装并配置环境变量。
- **安装Hadoop**：下载Hadoop安装包，并解压缩到指定目录。
- **创建工作目录**：在用户的家目录下创建名为Bigdata的目录。
- **配置软链接**：为JDK和Hadoop创建软链接，便于后续操作。
- **配置环境变量**：修改用户家目录下的`.bashrc`文件，添加必要的环境变量。
- **测试配置**：通过执行几个简单的命令来验证JDK和Hadoop是否正确安装和配置。
#### 四、Hadoop伪分布式集群搭建
- **集群模式**：Hadoop支持单机模式、伪分布式模式和全分布式模式。
- **伪分布式模式**：在一台物理机器上模拟多台主机的工作，通过在同一台机器上启动多个进程来模拟不同角色。
- **网络适配器选择**：对于分布式集群，建议选择桥接模式以确保各个虚拟机之间的网络通信畅通。
- **HDFS集群配置**：编辑`core-site.xml`文件，配置HDFS集群的相关参数，如指明HDFS集群的主节点等。
通过以上步骤，可以成功搭建Hadoop伪分布式集群，并为进一步的大数据分析和处理打下坚实的基础。
