Hadoop第一天---初识Hadoop

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　　Hadoop能解决的问题:
　　1.海量数据需要及时分析和处理。
　　2.海量数据需要深入分析和挖掘。
　　3.数据需要长期保存。
　　问题：
　　1.磁盘IO成为一种瓶颈，而不是CPU资源。
　　2.网络带宽是一种稀缺资源。
　　3.硬件故障成为影响稳定的一大因素。

　　Hadoop介绍：
　　1.作者:Doug Cutting
　　2.用Java编写的开源系统，能够部署在大规模的计算平台上，从而提高计算效率。
　　3.原来是Nutch搜索引擎里面的一个模块。
　　4.受Google三篇论文的启发：MapReduce GFS Bigtable。
　　5.Google 与 Hadoop的对比:mapreduce(mapreduce)、GFS(HDFS)、Bigtable(Hbase)。
　　Hadoop生态系统:
　　1.Hbase:
　　(1) Nosql数据库, Key-Value存储。
　　(2) 最大化利用内存。
　　2.HDFS:
　　(1) Hadoop Distribute File System 分布式文件系统
　　(2) 最大化利用磁盘。
　　3.MapReduce:
　　(1) 编程模型，主要用来做数据的分析。
　　(2) 最大化利用CPU。
　　4.Zoo Keeper:
　　(1) 分布式的服务框架，主要解决分布式集群中应用系统的一致性问题。
　　(2) 相当于各个节点的通讯协调工具。
　　5.Pig:
　　(1) 轻量级语言，易于编程。
　　(2) 用户与MapReduce之间的转换器。
　　6.Hive:
　　(1) 相当于sql语言到MapReduce的转换器，方便数据库工程师编写程序。
　　(2) 适合数据仓库的统计分析，最适合在基于大量不可变数据的批处理作业。
　　(3) 不适合用于联机事务处理，不是所有的sql语言都支持，不提供实时查询功能。
　　7.Chukwa:
　　(1) 一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集工具，用来将数据源的数据定时的收集起来。

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　　HDFS：
　　HDFS设计原则:
　　1.文件以块(block)方式存储。
　　2.每个块大小远比多数文件系统来的大(默认64MB)。
　　3.通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量。
　　4.每个区至少分到三台DataNode上。
　　5.单一 master(NameNode) 来协调存储元数据(metadata)。
　　6.客户端对文件没有缓存机制(No data caching)。

　　NameNode(Master):
　　1.HDFS的守护程序。
　　2.记录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些节点上。
　　3.对内存和I/O进行集中管理。
　　4.是个单点，发生故障将使集群崩溃。
　　Secondary Namenode:
　　1.监控HDFS状态的辅助后台程序。
　　2.每个集群都有一个。
　　3.与NameNode进行通讯，定期保存HDFS元数据快照。
　　4.当NameNode故障时可以作为备用的NameNode使用(还未实现自动切换)。
　　DataNode(Slave):
　　1.每台从服务器都运行一个DataNode。
　　2.负责把HDFS数据块读写到本地文件系统。
　　
　　JobTracker(MapReduce后台进程):
　　1.用于处理作业(用户提交代码)的后台程序。
　　2.决定有哪些文件参与处理，然后切割task并分配节点。
　　3.监控task，重启失败的task(在不同的节点重启)。
　　4.每个集群只有唯一一个JobTracker，位于Master节点。
　　TaskTracker(MapReduce后台进程):
　　1.位于Slave节点上，与DataNode结合(代码与数据一起的原则)。
　　2.管理各自节点上的task(由JobTracker分配)。
　　3.每个节点只有一个TaskTracter，但一个TaskTracker可以启动多个JVM，用于并行执行Map或Reduce任务。
　　4.与JobTracker交互。