Hadoop核心组件之分布式存储框架HDFS

• 源于Google的GFS论文，论文发表与2003年10月
• HDFS时GFS的克隆版
• HDFS特点：扩展性很好、容错性很好、能够存储海量数据
• HDFS将文件切分成指定大小的数据块并以多副本的存储在多个机器上

Hadoop核心组件之分布式计算框架MapReduce

• 源于Google的MapReduce论文，论文发表于2004年12月
• Hadoop MapReduce就是Google MapReduce的克隆版
• MapReduce特点：扩展性、容错性、海量数据离线处理

Hadoop核心组件之资源调度系统YARN

• YARN：Yet Another Resource Negotiator
• 负责整个集群资源的管理和调度
• YARN特点：扩展性、容错性、多框架资源统一调度(Pig,Storm,Spark,Flink,Solr等框架都可以跑在YARN之上)

Hadoop优势

• 高可靠性
  • 数据存储：数据块多副本
  • 数据计算：重新调度作业计算
• 高扩展性
  • 存储/计算资源不够时，可以横向的线性扩展机器
  • 一个集群中可以包含数以千计的节点
• 存储在廉价的机器中，降低成本
• 成熟的生态圈

狭义Hadoop VS 广义Hadoop

• 狭义的Hadoop：是一个适合大数据分布式存储(HDFS)、分布式计算(MapReduce)和资源调度(YARN)平台
• 广义的Hadoop：指的是Hadoop生态系统，Hadoop生态系统是一个很庞大的概念，Hadoop是其中最重要最基础的一个部分；生态系统中的每一个子系统只解决某一个特定的问题域(甚至可能更窄)，不搞统一型的一个全能系统，而是小而精的多个小系统；
  

Hadoop生产环境下常用的发行版及选型

Hadoop常用的发行版

• Apache：
  • 优点：纯开源
  • 缺点：不同版本/不同框架之间整合较麻烦；jar冲突比较多
• CDH
  • 优点： cm(cloudera manager)，通过页面一键安装各种框架、升级非常方便，支持impala
  • 缺点：cm不开源、与社区版本有些许出入
• Hortonworks：HDP， 企业发布自己的数据平台可以直接基于页面框架进行改造
  • 优点：原装hadoop、纯开源、支持tez
  • 缺点：企业级安全框架不开源
• MapR
  在生产环境中，优先选择CDH或者HDP发行版