Hadoop简介

Hadoop

1、 Hadoop的介绍

1. Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
2. 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储

——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。

1. Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目.

狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，

• HDFS ：分布式文件系统
• MapReduce : 分布式计算系统
• Yarn：分布式样集群资源管理

  广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件

  2、hadoop的历史版本和发行版公司

  2.1 Hadoop历史版本

  1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等

  2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性

  
  （图片来源网络，侵删）

  3.x版本系列: 加入多namenoode新特性

  2.2 Hadoop三大发行版公司

  • 免费开源版本apache:

    http://hadoop.apache.org/

    优点：拥有全世界的开源贡献者，代码更新迭代版本比较快，

    缺点：版本的升级，版本的维护，版本的兼容性，版本的补丁都可能考虑不太周到，

    apache所有软件的下载地址（包括各种历史版本）：

    http://archive.apache.org/dist/

    hadoop下载地址

    https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/

    • 免费开源版本hortonWorks：

      https://hortonworks.com/

      hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁，带领二十几个核心成员成立Hortonworks，核心产品软件HDP（ambari），HDF免费开源，并且提供一整套的web管理界面，供我们可以通过web界面管理我们的集群状态，web管理界面软件HDF网址（http://ambari.apache.org/）

      • 软件收费版本ClouderaManager:

        https://www.cloudera.com/

        cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上，通过自己公司内部的各种补丁，实现版本之间的稳定运行，大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本，解决了版本的升级困难，版本兼容性等各种问题

        3、hadoop的架构模型

        1.x的版本架构模型介绍

        文件系统核心模块：

        NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据

        secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

        DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

        数据计算核心模块：

        JobTracker：接收用户的计算请求任务，并分配任务给从节点

        TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务

        2.x的版本架构模型介绍

        第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型

        文件系统核心模块：

        NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据

        secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

        DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

        数据计算核心模块：

        ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配

        NodeManager：负责执行主节点APPmaster分配的任务

        第二种：NameNode单节点与ResourceManager高可用架构模型

        文件系统核心模块：

        NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据

        secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

        DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

        数据计算核心模块：

        ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分，通过zookeeper实现ResourceManager的高可用

        NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务

        第三种：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型

        文件系统核心模块：

        NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中nameNode可以有两个，形成高可用状态

        DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

        JournalNode：文件系统元数据信息管理

        数据计算核心模块：

        ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分

        NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务

        第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型

        文件系统核心模块：

        NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，一般都是使用两个，实现HA高可用

        JournalNode：元数据信息管理进程，一般都是奇数个

        DataNode：从节点，用于数据的存储

        数据计算核心模块：

        ResourceManager：Yarn平台的主节点，主要用于接收各种任务，通过两个，构建成高可用

        NodeManager：Yarn平台的从节点，主要用于处理ResourceManager分配的任务

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