学习笔记：王家林老师的hadoop课程  链接：http://edu.51cto.com/course/course_id-1151.html

Hadoop --- 适合海量数据的分布式存储与计算平台

存储与计算平台：Hadoop是一个平台，在这个平台上可以实现存储与计算

分布式：单虚拟机程序变为多虚拟机程序，也就是我的一个计算任务可以被多台虚拟机去计算完成

        （这中间有一个任务分配过程）

海量数据：Hadoop的对象可以是海量数据，同样也可以是少量数据，这时候我们可以用java程序进行处理，而java程序也可以转化为Hadoop程序。在实践上我们知道，海量数据指1T级别以上的数据，少量数据虽然可以用Hadoop去做，但我们可以发现效率不如单机版高，不如单机版快。

          当数据量很少的时候，我们的侧重点应该是单机如何更快的去完成，而不是将时间花费在怎样将这些数据分配到多台虚拟机上。但如果是海量数据就不同了，将海量数据交给一台虚拟机去计算处理那样有可能负载过高，这时候我们的侧重点就应该在如何将这些数据分配到多台虚拟机上，从而使数据处理完成的更加高效。

适合：海量数据可以凸显Hadoop的优势，小数据虽然可以处理，但从效率等多方面考虑，Hadoop就不提倡了。

Hadoop图是一个庞大的生态系统图，是由一个生态链构成的

核心是3和5 map reduce和HDFS

★HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统

        提供了一套机制可以让我们的数据可以分布在不同的计算机上，我们不用关心数据到底是怎样存储的，HDFS可以完成

        实现Hadoop的存储功能，是文件和程序的存储系统

• HDFS的架构

  主从结构：主节点（namenode）只有一个，从节点（datanodes）有很多个

  主节点负责： 接收用户操作请求；维护文件系统的目录结构；管理文件与block之间的关系，block与datanode之间的关系（整个文件系统是分块的，数据存储在块上）。

  从节点负责：存储文件；文件被分成block存储在磁盘上；为保证数据安全，文件会有多个副本。

  namenode负责管理项目（数据存储与操作），相当于项目经理

  datanodes负责存储数据，相当于开发工程师
  

★map reduce: 并行计算框架 （核心的核心）

              海量数据的分布式计算框架

              计算代码在不同机器上运行，每台机器只做计算中的一部分（因为其只包括一部分数据），然后再把各个机器的计算结果汇总起来

• map reduce 的架构

  主从结构:主节点（JobTracker）只有一个，从节点（TaskTrackers）有很多个

  主节点负责：接收客户提交的计算任务；把计算任务分给TaskTrackers执行；监控TaskTracker的执行情况（是否分配成功、工作进度、工作结果）。

  从节点负责：执行主节点分配的计算任务。

  如果一台虚拟机无法完成分配的任务，那么主节点会透明将任务分配到其他虚拟机上
  

1：通过http协议是可以访问我们map ruduce的

6：日志数据

7：完成传统关系型数据和Hadoop中数据的相互转换，传统关系中的数据可以导入到Hadoop中，Hadoop中的数据也可以导入到传统关系型数据中

14：hbase 时时处理大数据读写操作的，尤其适合一些在线系统（大数据：构建方式、数据量）

Hadoop的特点：

• 扩容能力：能可靠地存储和处理千兆字节数据

• 成本低：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

• 高效率：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地处理它们，这使得处理非常的快速

• 可靠性：hadoop能自动地维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动地重新部署计算任务
  

【笔记】从技术角度思考Hadoop