第2章 Hadoop平台安装.pptx

【Hadoop概述】 Hadoop是大数据处理的核心框架之一，源于Apache Nutch项目，由Doug Cutting创立，最初是为了改进搜索引擎的性能。Nutch是基于Apache Lucene的搜索引擎项目，而Hadoop则是在Nutch的基础上发展起来的。受到谷歌GFS（Google File System）和MapReduce论文的启发，Cutting和Mike Cafarella在2004年实现了分布式文件系统NDFS和MapReduce计算框架。随着时间的推移，这两个组件合并成了Apache Hadoop项目，并在2008年成为Apache顶级项目。 【Hadoop生态系统】 Hadoop生态是一个庞大的软件框架集合，旨在支持大数据处理的各个阶段。以下是一些关键组件： 1. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：作为Hadoop的基础，HDFS是一个高容错性的分布式文件系统，能处理大规模数据集并提供高吞吐量的访问。 2. **MapReduce**：MapReduce是一种编程模型，适用于处理和生成大型数据集。它将数据处理任务分为两个阶段——Map和Reduce，适合离线批处理。 3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：YARN是Hadoop的资源管理系统，负责调度和管理集群中的计算资源。 4. **HBase**：基于HDFS的NoSQL数据库，支持实时读写，适合结构化和半结构化数据存储。 5. **Sqoop**：用于在Hadoop与传统关系型数据库之间高效传输数据。 6. **Flume**：日志收集系统，处理和转发大量日志数据，支持简单的数据过滤和格式转换。 7. **Kafka**：高吞吐量的分布式消息系统，常用于处理实时流数据，将数据以日志形式存储，方便后续处理。 8. **Spark**：提供通用并行计算框架，支持批量数据和实时数据处理，比MapReduce更适用于交互式和实时分析。 9. **Hive**：数据仓库工具，允许使用SQL查询Hadoop上的数据，适合离线分析。 10. **Mahout**：一个机器学习库，包含多种可扩展的算法，用于数据挖掘和预测分析。 11. **Storm**：实时处理系统，处理数据流并实时更新结果，支持连续计算和流处理。 12. **Oozie**：工作流调度引擎，协调Hadoop生态系统中的作业执行，确保任务按预定义的流程自动执行。 Hadoop生态系统还包括其他组件，如Pig（用于大数据分析的高级脚本语言）、Tez（优化MapReduce的计算框架）、Ambari（Hadoop集群管理和监控工具）等，它们共同构建了一个强大的大数据处理环境。 安装Hadoop涉及配置Linux操作系统环境，选择合适的硬件和网络设置，下载并安装相关软件包，配置集群参数，以及启动和测试Hadoop服务。对于初学者，理解Hadoop的基本概念、组件及其相互作用是至关重要的，这将为深入学习和实践大数据处理打下坚实基础。