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阿里巴巴采用了 15 個節點組成的 Hadoop 集群,用于處理從數據庫中導出的商業數據的排序和組合。
Ebay 使用了 32 個節點組成的集群,包括 8 * 532 個計算核心以及 5.3 PB 的存儲。該公司大量使用了 Java 編寫的 MapReduce 應用,以及 Pig 、 Hive 和 HBase 的組合應用以研究搜索優化。
Facebook 主要使用 Hadoop 來存儲內部日志和結構化數據源的副本,并且將其作為數據報告、數據分析和機器學習的數據源。
什么是Hadoop?
Apache Hadoop 是一款支持數據密集型分布式應用并以 Apache 2.0 許可協議發布的開源軟件框架。
Hadoop 框架透明地為應用提供可靠性和數據移動。它實現了名為 MapReduce 的編程范式:應用程序被分割成許多小部分,而每個部分都能在集群中的任意節點上執行或重新執行。
此外,Hadoop 還提供了分布式文件系統,用以存儲所有計算節點的數據,這為整個集群帶來了非常高的帶寬。
核心概念
Hadoop 項目主要包含了以下四個模塊:
1. Hadoop 通用模塊(Hadoop Common): 為其他 Hadoop 模塊提供支持的公共實用程序。
2. Hadoop 分布式文件系統(HDFS, Hadoop Distributed File System):提供對應用程序數據的高吞吐量訪問的分布式文件系統。
3. Hadoop YARN: 任務調度和集群資源管理框架。
4. Hadoop MapReduce: 基于 YARN 的大規模數據集并行計算框架。
對于初次學習 Hadoop 的用戶而言,應重點關注 HDFS 和 MapReduce。作為一個分布式計算框架,HDFS 承載了該框架對于數據的存儲需求,而 MapReduce 滿足了該框架對于數據的計算需求。
下圖是 Hadoop 集群的基本架構:
Hadoop 生態體系
如同 Facebook 在 Hadoop 的基礎上衍生了 Hive 數據倉庫一樣,社區中還有大量與之相關的開源項目,下面列出了一些近期比較活躍的項目:
HBase:一個可伸縮的、支持大表的結構化數據存儲的分布式數據庫。
Hive:提供數據匯總和臨時查詢的數據倉庫基礎框架。
Pig:用于并行計算的高級數據流語言和執行框架。
ZooKeeper:適用于分布式應用的高性能協調服務。
Spark:一個快速通用的 Hadoop 數據計算引擎,具有簡單和富有表達力的編程模型,支持數據 ETL(提取、轉換和加載)、機器學習、流處理和圖形計算等方面的應用。
值得特別關注的是,Spark 這一分布式內存計算框架就是脫胎于 Hadoop 體系的,它對 HDFS 、YARN 等組件有了良好的繼承,同時也改進了 Hadoop 現存的一些不足。部分學習者可能會對 Hadoop 和 Spark 的使用場景重疊產生疑問,但學習 Hadoop 的工作模式和編程模型,將有利于加深對 Spark 框架的理解,這也是本系列課程首先學習 Hadoop 的原因。
部署 Hadoop
Hadoop 主要有以下三種部署模式:
單機模式:在單臺計算機上以單個進程的模式運行。
偽分布式模式:在單臺計算機上以多個進程的模式運行。該模式可以在單節點下模擬“多節點”的場景。
完全分布式模式:在多臺計算機上分別以單個進程的模式運行。
具體的部署步驟以及詳細的教程大家可以點擊文末 進行學習,因為內容還是比較廣泛和充實的:
實驗1:Hadoop 簡介與安裝部署
挑戰1:Hadoop 系統部署
實驗2:HDFS 架構與操作
實驗3:MapReduce 原理與實踐
挑戰2:使用 MapReduce 進行日志分析
實驗4:YARN 架構
挑戰3:用 Hadoop 計算圓周率
實驗5:HBase 基礎
挑戰4:HBase 數據導入
實驗6:Sqoop 數據遷移
挑戰5:HBase 實現 Web 日志場景數據處理
實驗7:Solr 基礎實戰
實驗8:Hive 基礎實戰
挑戰6:導入數據到 Hive
實驗9:Flume 基礎實戰
實驗10:Flume、HDFS 和 Hive 實現日志收集和分析
挑戰7:用 Flume 和 MapReduce 進行日志分析
實驗11:Kafka 基礎實戰
挑戰8:按需部署 Kafka
實驗12:使用 Flume 和 Kafka 實現實時日志收集
實驗13:Pig 基礎實戰
只要是你有一定的計算機基礎和 Java 基礎,并且對 Hadoop 感興趣,相信都是可以完整地學下來的,大家加油!
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總結
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