Hadoop简介
什么是Hadoop
Hadoop是一个适合大数据的分布式存储和计算平台。
狭义上说Hadoop就是一个框架平台,广义上讲Hadoop代表大数据的一个技术生态
圈,包括很多其他软件框架。
Hadoop的起源
Hadoop 的发展历程可以用如下过程概述:
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Hadoop最早起源于Nutch,Nutch的创始人是Doug Cutting
Nutch 是一个开源 Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫,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
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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。GFS,可用于处理海量网页的存储;MapReduce,可用于处理海量网页的索引计算问题。
Google的三篇论文(三驾马车);GFS:Google的分布式文件系统(Google File System)。MapReduce:Google的分布式计算框架。BigTable:大型分布式数据库
发展演变关系:GFS —> HDFS,Google MapReduce —> Hadoop MapReduce,BigTable —> HBase。
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随后,Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节,Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制,使Nutch性能飙升。
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2005年,Hadoop 作为Lucene的子项目Nutch的一部分引入Apache。
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2006年,Hadoop从Nutch剥离出来独立。
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2008年,Hadoop成为Apache的顶级项目。
Hadoop这个名字来源于Hadoop之父Doug Cutting儿子的毛绒玩具象。
Hadoop的特点
Hadoop的发行版本
目前Hadoop发行版非常多,有Cloudera发行版(CDH)、Hortonworks发行版、华为发行版、Intel发行版等,所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的,之所以有这么多的版本,是由Apache Hadoop的开源协议决定的(任何人可以对其进行修改,并作为开源或商业产品发布/销售)。
企业中主要用到的三个版本分别是:Apache Hadoop版本(最原始的,所有发行版均基于这个版本进行改进)、Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”)、Hortonworks版本(Hortonworks Data Platform,简称“HDP”)。
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Apache Hadoop 原始版本
官网地址:http://hadoop.apache.org/
优点:拥有全世界的开源贡献,代码更新版本比较快
缺点:版本的升级,版本的维护,以及版本之间的兼容性,学习非常方便
Apache所有软件的下载地址(包括各种历史版本):http://archive.apache.org/dist/ -
软件收费版本ClouderaManager CDH版本 --生产环境使用
官网地址: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,生产环境强烈推荐使用。
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免费开源版本HortonWorks HDP版本–生产环境使用
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/
Apache Hadoop版本更迭
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0.x 系列版本:Hadoop当中最早的一个开源版本,在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本。
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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。
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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。
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3.x 版本系列:EC技术、YARN的时间轴服务等新特性。
Hadoop的优缺点
Hadoop的优点:
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Hadoop具有存储和处理数据能力的高可靠性。
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Hadoop通过可用的计算机集群分配数据,完成存储和计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。
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Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,具有高效性。
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Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配,具有高容错性。
Hadoop的缺点:
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Hadoop不适用于低延迟数据访问。
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Hadoop不能高效存储大量小文件。
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Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。