Hadoop概述
什么是Hadoop：
分布式存储框架：HDFS分布式计算框架：MapReduce资源调度和管理平台：YARN Hadoop的版本 HDFS架构
分布式存储介绍HDFS架构分析 YARN架构分析MapReduce架构分析Hadoop的特点
SEER
Hadoop概述 什么是Hadoop：Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台
Hadoop是一个统称，目前Hadoop主要包含三大组件，分别是：
分布式存储框架：HDFS 分布式计算框架：MapReduce 资源调度和管理平台：YARN Hadoop的版本官方版本
Apache hadoop
使用下载最多的版本，稳定，有商业支持（收费），在Apache的基础上搭上了一些patch。推荐使用
Cloudera hadoop（CDH）
基于Apache的版本进行了集成，结合Ambari可以实现平台化快速安装部署
HDFS架构HortonWorks (HDP)
HDFS是分布式存储框架，他具有主从结构。
HDFS集群由单个名称节点组成，主服务器管理文件系统名称空间并控制客户机对文件的访问。此外，还有许多数据节点，通常是集群中每个节点一个，他们管理连接到运行他们的节点的存储。
在分布式存储系统中，分散在不同节点中的数据可能属于同一个文件为了组织众多的文件，把文件可以放到不同的文件夹中，文件夹可以一级一级的包含。我们把这种组织形式称为命名空间（namespace）。命名空间管理着整个服务器集群中的所有文件。集群中不同的节点承担不同的责任
负责命名空间职责的节点称为主节点（master node）负责存储真实数据职责的节点称为从节点 （slave node）主节点负责管理文系统的文件结构，从节点负责存储真实的数据，这样的结构方式称为主从式结构（master-slaves）用户操作时，应该先和主节点打交道，查询数据在哪些从节点上存储，然后再从从节点读取在主节点上，为了加快用户访问的速度，会把整个命名空间信息都放在内存中，当存储的文件越多时，那么主节点就需要越多的内存空间在从节点存储数据时，有的原始数据的文件可能很大，有的可能很小，大小不一样的文件不容易管理，那么我们可以抽象出一个独立的存储文件的单位，称为块（block）数据存放在集群中，可能应为网络原因或者节点硬件原因造成访问失败，最好采用副本（replication）机制，把数据同时备份到多台节点中，这样数据就安全了，数据丢失或者访问失败的概率就小了。 HDFS架构分析
负责数据的分布式存储主从结构
主节点，可以有2个：namenode从节点，有多个：datanode namenode负责
接受用户的操作请求，是用户操作的入口维护文件系统的目录结构，称作命名空间 datanide负责
存储数据 YARN架构分析
资源的调度和管理平台主从结构
主节点，可以有2个：ResourceManager从节点，有很多个：NodeManager RedourceManager负责
集群资源的分配与调度MapReduce、Storm、Spark等应用，但必须实现ApplicationMaster接口，才能被RM管理 NodeManager负责
单节点资源的管理（CPU+内存） MapReduce架构分析
依赖磁盘io的批处理计算模型主从结构
主节点，只有一个：MRAppMaster从节点，就是具体的task MRAppMaster负责
接受客户端提交的计算任务把极端任务分给NodeManager的Container中执行，即任务调度
Container是YARN中资源的抽象，他封装了某个节点上一定量的资源（CPU和内存资源）Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMasretContainer的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的 监控Container中Task的执行情况 Task负责：
处理数据 Hadoop的特点 SEER
S 扩容能力（Scalable）：能可靠地存储和处理PB级别地数据。如果数据量更大，存储不下了，再增加节点就可以了E 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器集群来分发以及处理数据，这些服务器集群可达数千个节点E 高效率（Efficient）：通过分发计算程序，Hadoop可以在数据所在节点上（本地）并行地处理他们，这使得处理非常地迅速R 可靠性 （Reliable）：Hadoop能够自动的维护数据的多份副本，并且再任务失败后能够自动地部署计算任务
