一文搞懂什么是Hadoop？Hadoop的优点有哪些？Hadoop⽣态圈【详细介绍】

前情回顾：⼤数据是如何产⽣的？什么是数据仓库？目前为止，我们知道了海量数据的存储是使用数据仓库，而为了保证数据的质量呢，我们要有元数据管理，还有数据治理。而为了保证这些数据的性能、还有使用的效率等等，那么我们采取的是分层架构。在目前市面上用的比较广泛的数据仓库是Hive，而Hive又是依存于Hadoop这样一个开源的分布式计算平台上。所以本篇博客我们就来介绍一下Hadoop。Hadoop概述1 H

报告，今天也有好好学习

53685人浏览 · 2021-08-27 10:16:27

报告，今天也有好好学习 · 2021-08-27 10:16:27 发布

大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！

感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏，里面有许多优质的文章跟大家分享哦。

前情回顾：
⼤数据是如何产⽣的？
什么是数据仓库？

目前为止，我们知道了海量数据的存储是使用数据仓库，而为了保证数据的质量呢，我们要有元数据管理，还有数据治理。而为了保证这些数据的性能、还有使用的效率等等，那么我们采取的是分层架构。

在目前市面上用的比较广泛的数据仓库是Hive，而Hive又是依存于Hadoop这样一个开源的分布式计算平台上。所以本篇博客我们就来介绍一下Hadoop。

Hadoop概述

1 Hadoop简介

Hadoop是什么？简单来说，Hadoop就是解决⼤数据时代下海量数据的存储和分析计算问题。

Hadoop不是指具体的⼀个框架或者组件，它是Apache软件基⾦会下⽤Java语⾔开发的⼀个开源分布式计算平台，实现在⼤量计算机组成的集群中对海量数据进⾏分布式计算，适合⼤数据的分布式存储和计算，从⽽有效弥补了传统数据库在海量数据下的不⾜。

2 Hadoop优点

⾼可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能⼒值得⼈们信赖。
⾼扩展性：Hadoop是在可⽤的计算机集群间分配数据并完成计算任务，这些集群可以⽅便地扩展到数以千计的节点中。
⾼效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保持各个节点的动态平衡，因此处理速度⾮常快。
⾼容错性：Hadoop能够⾃动保存数据的多个副本，并且能够⾃动将失败的任务重新分配（比如一个计算机出现故障了，那有其他副本的计算机会重新进行工作，也就是说它这个容错性是很高的。）。
低成本：Hadoop是开源的，项⽬的软件成本因⽽得以⼤⼤降低。

3 Hadoop⽣态圈

我们再来看一下Hadoop的生态圈，它的核心组件是HDFS，还有MapReduce。那随着处理任务的多样性，Hadoop生态圈它的组件会越来越多。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.1 分布式存储(HDFS)

HDFS就是将⽂件切分成固定⼤⼩的数据块block(⽂件严格按照字节来切，所以若是最后切得省⼀点点，也算单独⼀块，hadoop2.x默认的固定⼤⼩是128MB，不同版本,默认值不同.可以通过Client端上传⽂件设置)。

它主要是负责分布式存储的，它把一个大文件切割成不同的小块，然后存储在相应的节点上，也就是计算机上。默认情况下呢它是把这个块分成一百二十八兆，当文件大于一百二十八兆的时候，它就会进行切割。

举个例子（如图），假如我现在有一个文件是二百兆，那它就切割了两块，分别放在不同的节点上。并且它对每一块进行备份，默认情况下是三个部分（本身加两个备份）。对于不同的副本，它是存储在不同的节点上的，那下一个我们可以这样算，也达到了这样子的三块。

在这里插入图片描述
也正是因为HDFS的这样一个分布式存储，还有多副本的备份，实现了Hadoop的这样一个容错性，还有就是工作量的均衡。

那如果我们把两块都存在了一个节点上，那当对这个数据进行处理的时候，我们可以第一块的计算那是在节点1，那对于第二块的计算，我们就到其他的副本节点上计算，让工作量保持均衡。

所以分布式存储保证了我们Hadoop系统的这样一个高容特性，还有高效性。

HDFS 的优点：

分布式存储
⽀持分布式和并⾏计算
⽔平可伸缩性

3.2 分布式计算(MapReduce)

MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce从它名字上来看就⼤致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将⼀个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。MapReduce采⽤"分⽽治之"的思想，简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。

举个例子，当有了对刚才的二百兆这个文件的一个计算的任务的时候，那MapReduce会把我们的这个任务分发给有这个块的这样一个节点，节点进行计算之后，然后他再整合输出。同理，也是因为MapReduce的分布式计算保证了Hadoop的高效性。

3.3 HBase

对于数据仓库来说，它存储的多数是历史数据，不太支持实时的这样一个交互。但是HBase它既存储数据，也能和HDFS进行交互，所以HBase存储的数据是可以支持实时的这样一个交互的，也就是说它可以用来完成MySQL、Oracle和SqlServer这样业务型数据库的功能，但是这样使用的还是比较少的。

所以在业务系统中，数据需要实时交互的，我们还是采用传统数据库比较好一些。

3.4 Zookeeper

Zookeeper，主要是对于我们的数据平台进行配置和调度的，主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，例如统一命名、状态同步等等。它的目标就是封装好复杂、易出错的相关服务，将简单、易用的系统提供给用户。

举个例子，假设我们的程序是分布式部署在多台机器上的，也就是我们每一台机器上都有相应的应用程序。但是我们现在要更新，要改配置文件，那就需要逐台的来进行改变，这样就比较麻烦。但是现在呢我们把这个配置文件全部放在Zookeeper上，存储在Zookeeper上的某个目录中，然后相关的应用程序，也就是在每一台机器上的应用程序就会监测Zookeeper。当Zookeeper上的配置文件发生变化了之后，就会自动的进行下载、更新，这样我们就避免了每一台机器都进行逐步的更改。