大数据的概述

hadoop的部分

• 一. 大数据的应用场景
• 二. hadoop 2.x 概述
• 三. hadoop 2.x 的生态系统

一：大数据的应用场景

• 1.1 2015 大数据峰会：

  过去7年我们从互联网创业到互联网产业，很快进入互联网经济，
  而且正在从IT走向DT时代，也许昨天称为IT领袖峰会，未来要称DT领袖峰会，
  DT不仅仅  是技术提升，而是思想观念的提升。
  DT和IT时代区别，IT以我为中心，DT以别人为中心，DT要让企业越来越强大，
  让你员工强大。DT越来越讲究开放、透明。
  我们所有企业都要思考什么样的文化、什么样的组织、
  什么样的人才才能适应未来DT时代，相信整个DT时代到来，在海外这被称为D经济。

• 1.2 大数据hadoop的应用

  大数据应用分析
  1）统计
  2）推荐
  3）机器学习
  4）人工智能，预测（算法）
  SQL on Hadoop
  1）Hive
  2）Prestore
  3）Impala
  4）Phoneix（基于HBase）
  5）Spark SQL

• 1.3 大数据的4V特性

 大数据的特征（4V+1O）：
数据量大（Volume）。第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）。第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高（Velocity）。第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。

二： hadoop 2.x 的概述

• 2.1 hadoop 包含的四大模块

  Hadoop Common:
            为其他Hadoop模块提供基础设施。
  Hadoop HDFS:
        一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
  Hadoop MapReduce:
         一个分布式的离线并行计算框架
  Hadoop YARN:
         一个新的MapReduce框架，任务调度与资源管理

• 2.2 apache hadoop 的起源

  Apache Lucene:
     开源的高性能全文检索工具包
  Apache Nutch:
     开源的 Web 搜索引擎
  Google 三大论文:
     MapReduce / GFS / BigTable
  Apache Hadoop:
     大规模数据处理

• 2.3 HDFS 系统架构图

  

  

HDFS 服务功能
NameNode
主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的块列表和块所在DataNode等。
DataNode
在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
Secondary NameNode
用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照

• 2.4 YARN 架构图

YARN 服务功能
 ResourceManager
     处理客户端请求
     启动/监控ApplicationMaster
     监控NodeManager
     资源分配与调度
NodeManager
      单个节点上的资源管理
      处理来自ResourceManager的命令
      处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster
      数据切分
      为应用程序申请资源，并分配给内部任务
      任务监控与容错
  Container
 对任务运行环境的抽象，封装了CPU内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运  行相关的信息.

离线计算框架 MapReduce
一： 将计算过程分为两个阶段，map和reduce
     map 阶段并行处理输入数据
     reduce 阶段对map 结果进行汇总。
二：shuffle 连接map 和Reduce 两个阶段
     map task 将数据写到本地磁盘
     reduce task 从每个map TASK 上读取一份数据
三： 仅适合 离线批处理
     具有很好的容错性和扩展性
     适合简单的批处理任务
四： 缺点明显
     启动开销大，过多使用磁盘导致效率底下等。

• 2.5 MapReduce on YARN
  

  1）用户向YARN中提交应用程序/作业，其中包括ApplicaitonMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等；
  2）ResourceManager为作业分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Containter中启动该作业的ApplicationMaster；
  3）ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查询作业的运行状态；然后它将为各个任务申请资源并监控任务的运行状态，直到运行结束。即重复步骤4-7；
  4）ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC请求向ResourceManager申请和领取资源；
  5）一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务；
  6）NodeManager启动任务；
  7）各个任务通过RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicaitonMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；
  在作业运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询作业当前运行状态；
  8）作业完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己；

  ---

  三. hadoop 2.x 的生态系统

  

   数据抓取系统 - Nutch
   海量数据怎么存，当然是用分布式文件系统 - HDFS
   数据怎么用呢，分析，处理
   MapReduce框架，让你编写代码来实现对大数据的分析工作
   非结构化数据(日志)收集处理 - fuse,webdav, chukwa, flume, Scribe
   数据导入到HDFS中，至此RDBSM也可以加入HDFS的狂欢了 - Hiho, sqoop
   MapReduce太麻烦，好吧，让你用熟悉的方式来操作Hadoop里的数据 – Pig, Hive, Jaql
   让你的数据可见 - drilldown, Intellicus
   用高级语言管理你的任务流 – oozie, Cascading
   Hadoop当然也有自己的监控管理工具 – Hue, karmasphere, eclipse plugin, cacti, ganglia
   数据序列化处理与任务调度 – Avro, Zookeeper
   更多构建在Hadoop上层的服务 – Mahout, Elastic map Reduce
   OLTP存储系统 – Hbase