Hadoop学习（1）

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什么是Hadoop？

hadoop是Apache 开源发布的分布式系统基础架构。它实现了分布式文件系统（hadoop Distributed File System,HDFS），分布式系统是运行在多个主机上的软件系统。HDFS有着高容错性的特点，能够保存多个副本，并可以将自动失败的任务重新分配。Hadoop可以部署在低廉通用的硬件平台上组成集群，提供热拔插的方式增加新的节点来向集群中扩展，将任务动态的分配到各节点中，并保证各节点的动态平衡，因此Hadoop具有低成本，高扩展性，高效性，高容错性的特点。

Hadoop的体系结构

hadoop的核心

HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心，Hadoop通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，达到高速并行读写与大容量的存储扩展，通过MapReduce来对分布式并行任务处理程序的支持，保证高速分析处理数据。HDFS又对MapReduce任务处理中提供了对文件操作和存储的支持。MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发，跟踪，执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

Hadoop的子项目

1. HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop的基石
2. MapReduce/YARN：并行编程模型，YARN为二代的MapReduce。
3. Hive：建立在Hadoop的数据仓库，提供类似SQL语言的功能去查询Hadoop中的数据。
4. Pig：一个对大型数据集进行分析，评估的平台，主要作用类似数据库的存储过程。
5. HBase：一个分布式，面向列的数据库，是一个适用非结构化数据存储的数据库。
6. Zookeeper：一个分布式应用所设计的协调服务，是Hadoop和HBase的重要组件，为分布式应用提供一致性的软件，提供包括配置维护，域名服务，组服务等，减轻分布式应用所承担的协调任务。
7. Sqoop：主要用于Hadoop与普通数据库，如MySQL间的数据传递。
8. .......

Hadoop组件远不止这些，经过这么多年发展，更多的项目加入Hadoop生态圈，HBase，HDFS，MapReduce为Hadoop的三个重要组件，先习得这三个在深入Hadoop，对于开发来说这三个也是最基本的模块。

Hadoop版本

卒

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzhblog/p/8819638.html