初识Hadoop，Hadoop知识小结
文章名称：初识Hadoop，Hadoop知识小结
文章内容：将简单描述Hadoop的知识点，和一些概念的东西
文章作者：爱划水的潇洒哥
提示：以下内容为个人学习的总结，更多详细资料需您自行查阅。
前言：Hadoop采用Java语言开发，是对Goolgle的 MapReduce、GFS 和 BigData等核心技术的开源实现。基于谷歌的三驾马车开源实现的分布式大数据开发平台
目录
Hadoop？？？
补充：什么是分布式？ 将一个大任务拆成许多小任务，然后独立完成，互不干扰 分布式与集群区别
分布式：一个业务拆成多个子业务，部署在多个服务器上（一个大蛋糕切成许多小蛋糕，每个人自己吃自己的蛋糕。）
集群：同一个业务，部署在多个服务器上（搬一个大东西，需要许多人一起搬（少一个人也可以搬，但是需要付出更多的力气））（以后也可以专门写一篇集群和分布式的区别，和相对应的功能）
什么是Hadoop？
通俗来说：有100MB的数据你可能能够简单处理，但是来了100GB，100TB，你就麻了不知道怎么处理。这时候Hadoop它来了，总结：Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具
专业来说： （1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的一个开源计算框架（高可靠性、良好的扩展性） （2）主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题 （3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈
Hadoop的优势在于处理 大规模分布式数据的能力，而且所有的数据处理作业都是批处理，所有要处理的数据都要求在本地，任务的处理都是高延迟的。
MapReduce的处理过程虽然是基于流式的，但是处理的数据不是实时数据，也就是说Hadoop在实时性数据处理上不占优势，因此，Hadoop不适合于开发Web程序。
GFS可以解决在网络抓取和索引过程中产生的超大文件存储需求的问题，MapReduce框架可用于处理海量网页的索引问题。
Hadoop两大功能
提供海量数据的存储服务
提供分析海量数据框架及运行平台
分布式存储 + 分布式计算平台
Hadoop优缺点
Hadoop优点
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高可靠：按位存储和处理数据的能力强，可靠性强
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高扩展性（高可用）：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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高效性。能在节点间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，所以处理速度非常快。
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高容错性。能够自动保存数据的多个副本，且能够将失效的任务重新调度计算。
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能够存储在廉价机器上，有着成熟的生态圈
Hadoop缺点
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不适合存储大量的小数据文件
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不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。（推荐使用HBase）
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不支持多用户写入和随机文件修改 （只能有一个写入者，文件只能执行追加操作）
Hadoop 3.x
HDFS : 文件存储---具有高可靠性、高吞吐量的分布式文件系统。
MapReduce：计算---分布式离线并行计算框架。
Yarn: 资源管理---负责作业调度与集群资源管理的框架。
（common：公用组件）---为其他Hadoop模块提供基础设施
Hadoop核心组件
HDFS
HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统。从用户角度看，和其他分布式文件系统没有什么区别，都具有创建文件、删除文件、移动文件和重命名文件等功能。
但HDFS是用来设计存储大数据的，并且是分布式存储，所以所有特点都与大数据和分布式有关。
为了满足大数据处理需求，对超大文件的访问、读操作比例远超过写操作、集群中的节点极易发生故障造成节点失效等问题，从技术上进行了优化。
MapReduce
MapReduce是一个分布式计算框架，是Hadoop的一个基础
组件。分为Map和Reduce过程，是一种将大任务细分处理再汇
总结果的一种方法。
MapReduce的主要吸引力在于：它支持使用廉价的计算机集群对规模达到PB级的数据集进行分布式并行计算，是一种编程模型。
它由Map函数和Reduce函数构成，分别完成任务的分解与结果的汇总。MapReduce的用途是进行批量处理，不是进行实时查询，即特别不适用于交互式应用。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
（后续会将HDFS、MapReduce详细展开）
Hadoop生态圈
生态圈，生态系统
HDFS、MapReduce、yarn
HBase：采用了Google BigData稀疏的面向列的数据库实现方式的原理，建立在HDFS之上，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统。
Zookeeper:是一个高性能，集中化分布式应用程序协调服务，主要解决一些数据管理问题。
Oozie：运行在hadoop平台上的一种工作流调度引擎，它可以用来调度与管理hadoop任务
Pig：高级脚本语言
Hive：数据仓库基础工具，适用处理结构化数据，提供sql语句查询
Sqoop：是数据格式转换的工具，具有HDFS与关系型数据库中的数据相互转换
Mahout:可扩展的机器学习算法库
Flume：从不同的数据源高效实时，收集海量日志数据
Ambari：将监控管理等核心功能加入Hadoop，帮助部署，升级集群，提供监控服务。
（还有一些内容没有详细展开，还需自行查询）
总结
以上就是个人对于Hadoop知识点粗略总结，里面涉及一些详细的知识点和具体架构还需您自行参考其他文献，此次的HDFS、HBase、MapReduce后续会较为详细补充与总结，本次的总结大多参考了《云计算与大数据技术应用》安俊秀 靳宇倡等编著 这本书，这本书总结的十分详细，大家可以自行参考。