Hadoop学习资料

Hadoop作为开源分布式系统基础架构，由Apache基金会开发，允许用户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进行高速运算和存储。它解决了大数据存储和处理的问题，尤其适合处理非结构化数据，其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。 Hadoop的版本衍化历史可以追溯到第一代Hadoop，主要包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x。0.20.x版本最终演化为1.0.x稳定版，属于第一代Hadoop，即Hadoop 1.0。第二代Hadoop包括两个版本，0.23.x和2.x。这两个版本相对于Hadoop 1.0，采用了一套全新的架构，包括HDFS Federation和YARN两个系统。2.x版本相较于0.23.x版本增加了NameNode HA（高可用性）和Wire-compatibility（线程兼容性）等特性。 Hadoop遵从Apache开源协议，用户可以免费使用和修改Hadoop。由此，市场上出现了多种版本的Hadoop，其中最为知名的是Cloudera公司的发行版，称为CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。CDH至今共发布了四个版本，其中前两个版本已停止更新，最新两个版本CDH3和CDH4分别基于Apache Hadoop 0.20.2和2.0.0版本，对应Apache的Hadoop 1.0和2.0版本。 Hadoop生态圈由多个与Hadoop核心功能相关的项目组成，它们共同组成了一个生态系统，用于处理大数据问题。生态圈中的项目可以帮助实现数据存储、数据处理、资源管理、任务调度、数据检索、数据流处理和数据分析等多方面的功能。 Hadoop的安装环境涉及配置Hadoop的运行环境，包括Java环境、SSH免密登录设置以及Hadoop的配置文件设置等。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop项目的核心子项目之一，它是一个高度容错的系统，适合在廉价硬件上运行。HDFS有高吞吐量的特点，能提供对应用数据的高并发访问。HDFS有其特定的应用场景，但对于低延迟数据访问和大量小文件存储并不适合。HDFS的体系架构主要由NameNode、DataNode和Secondary NameNode组成，HDFS通过数据块复制来保证数据的可靠性，具有主从架构和分层命名空间的特点。 MapReduce是一种编程模型和处理大数据集的相关实现，它通过把输入数据分割成独立的块来并行处理，然后再将结果合并。MapReduce适合于批量处理大数据场景，不适合于需要低延迟处理或复杂查询的情况。MapReduce工作原理包括Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。 Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它提供了一种简单的接口，用来实现同步、配置管理、命名服务和提供分布式锁等服务。Zookeeper的数据模型以树形结构存储数据，其节点称为Znode，具有版本控制和监视等特性。Zookeeper应用场景十分广泛，包括配置维护、集群管理、分布式锁、队列管理等。 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它是建立在HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的特点。HBase提供了简单的数据模型，以表的形式存储数据，表由行和列族组成，HBase架构包含主服务器（Master）、区域服务器（RegionServer）和Zookeeper集群。 Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，从而将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive适合进行数据摘要和查询，但不适合需要复杂操作的场景。 Storm是Twitter开源的一款分布式实时计算系统，适用于需要处理高速数据流的应用场景。Storm的特点是可靠消息处理、水平扩展和容错性。Storm与Hadoop相比，适合于实时计算，而不是批处理。 数据挖掘是通过算法从大数据集中提取模式和知识的过程，它是机器学习的重要分支。推荐系统是数据挖掘应用的一个方向，主要用于预测用户可能感兴趣的对象。推荐算法包括基于内容的推荐方法和基于协同过滤的推荐方法等。 《Hadoop大数据实战手册》这本书面向新手，目的是快速带领他们进入大数据行业。作者凭借多年在一线互联网公司的工作经验，编写了这本书，帮助大数据爱好者快速获取实际操作知识，减少学习弯路，尽快达到企业大数据工程师的能力标准。 以上总结的知识点均来自给定文件的内容，涵盖了Hadoop的学习资料、版本历史、生态圈、安装、HDFS、MapReduce、Zookeeper、HBase、Hive、Storm以及数据挖掘和推荐系统等多个方面，为学习和使用Hadoop提供了全面的理论和实践知识。