通用大数据存储与分析处理平台_Hadoop.docx

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。这个平台的设计目标是高容错性和可扩展性，使其能够处理PB级别的数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 1.1.1 Hadoop 能做什么 Hadoop 主要用于以下几个方面： - **搜索引擎**：最初设计的目的是加速网页索引的构建。 - **大数据存储**：提供高冗余的数据备份和数据仓库解决方案。 - **大数据处理**：支持大规模的数据挖掘和分析任务。 - **科学研究**：作为分布式计算的参考模型，用于各种科研项目。 1.1.2 Hadoop 特点 - **分布式存储**：HDFS使得数据可以在多台服务器上分布式存储，提高了容错性和可用性。 - **并行处理**：MapReduce将大型任务分解为小任务，同时在多个节点上执行，提高处理效率。 - **容错性**：通过数据复制和节点监控，确保系统的稳定运行。 - **可扩展性**：容易添加新的硬件节点以扩展存储和计算能力。 1.3 软件设计 - **文件格式**：HDFS采用块状存储，每个数据块通常为128MB或256MB，以优化网络传输。 - **机架感知**：Hadoop可以识别节点的物理位置，优化数据传输路径，减少延迟。 1.4 Hadoop 知识学习篇 - **RPC（Remote Procedure Call）**：Hadoop内部组件之间的通信机制。 - **Avro、Thrift**：高效的数据序列化和反序列化工具，用于跨语言通信。 - **Java接口**：Hadoop提供了丰富的Java API供开发者使用。 - **FileSystem总结**：理解Hadoop如何管理文件系统和数据访问。 - **文件读写过程**：了解数据在HDFS中的读取和写入流程。 - **Hadoop均衡器**：用于平衡HDFS中的数据块分布。 - **Hadoop存档**：归档工具，用于压缩和合并小文件以优化存储。 - **数据完整性**：通过校验和确保数据的正确性。 - **压缩**：支持数据压缩，节省存储空间。 - **序列化**：数据转换成字节流的过程，便于在网络间传输或持久化存储。 - **序列化框架**：如Avro和Protocol Buffers，简化序列化操作。 - **MapReduce过程中的序列化与反序列化**：在MapReduce任务中数据的转换过程。 - **HDFS数据结构**：理解NameNode和DataNode的角色。 - **MapReduce框架**：处理大规模数据的核心组件。 - **MapReduce工作机制**：包括Map、Shuffle、Reduce阶段。 - **推测执行**：提高整体性能，当某些任务执行慢时，启动备用任务。 - **重用JVM**：优化资源利用率，避免频繁创建和销毁JVM实例。 - **IDS（Input Descriptor Set）**：MapReduce作业的输入描述符。 - **输入格式和输出格式**：自定义数据输入和输出的类。 - **计数器**：跟踪MapReduce任务的统计信息。 - **排序技术**：如归并排序，用于MapReduce中的数据排序。 - **连接**：处理不同数据集的连接操作。 - **DistributedCache**：分布式缓存，提高作业执行效率。 - **作业**：Hadoop中的任务单元。 - **集群规模**：根据需求调整集群的大小。 - **网络拓扑**：优化网络架构以提升性能。 - **环境设置**：配置Hadoop运行环境。 - **守护进程的关键属性**：如NameNode、DataNode和TaskTracker的配置。 - **安全性**：包括用户认证、权限管理和加密。 - **安全模式**：HDFS启动时的一种保护状态。 - **fsck工具**：检查HDFS文件系统的健康状况。 - **日常维护**：监控、备份和故障恢复等。 1.5 Hadoop 知识总结篇 - **Hadoop通信协议**：如RPC和HTTP用于组件间的通信。 - **通过日志掌握Hadoop运行过程**：通过日志分析系统行为和性能。 - **MapReduce配置调优**：优化MapReduce作业的性能。 - **MapReduce过程配置**：调整作业参数以适应特定任务。 Hadoop生态系统还包括其他工具和系统，如Accumulo（安全的、分布式的键值存储系统），Dremel（用于交互式分析的系统），Drill（用于SQL查询的系统），Tez（更高效的MapReduce替代），Impala（实时查询系统），以及各种序列化框架（如Avro、Protocol Buffers和Thrift）。 此外，本文档还涵盖了算法研究，如Bloom Filter（空间效率高的存在性过滤器），Bit Map（用于位运算的高效数据结构），哈希算法，二叉树，堆排序，双层桶划分，trie树和外排序。这些算法在处理大数据时都有重要作用。 文档探讨了海量数据处理的思路，包括Bloom filter、Hashing、bit-map、堆、双层桶划分、数据库索引（如倒排索引）和外排序等方法，并引用了关于Hadoop框架和MapReduce模式的经典文章，帮助读者深入理解海量数据处理的原理和技术。