[详细完整版]大数据入门.pptx

大数据入门 CVJ 大数据入门全文共22页，当前为第1页。 hadoop家族 创始人：Doug Cutting 大数据入门全文共22页，当前为第2页。 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各 种工具，如：配置文件和日志操作等。 大数据入门全文共22页，当前为第3页。 HDFS： 是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统， HDFS集群包含了一个NameNode（主节点），这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储了真实数据的DataNode（数据节点，可以有很多）。 HDFS针对海量数据所设计，所以相比传统文件系统在大批量小文件上的优化，HDFS优化的则是对小批量大型文件的访问和存储。 大数据入门全文共22页，当前为第4页。 MapReduce 是一个软件框架，用以轻松编写处理海量（TB级）数据的并行应用程序，以可靠和容错的方式连接大型集群中上万个节点（商用硬件） MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是 【大数据入门】 大数据是指那些超出了传统数据处理能力的大量、高速度和多样性的信息资产，它需要采用先进的技术和工具来存储、管理和分析。在这个领域，Hadoop扮演着核心角色，由Doug Cutting创建，是一个开放源码的框架，专为处理和存储大数据设计。 【Hadoop家族】 Hadoop家族包含多个关键组件： 1. **Hadoop Common**：这是Hadoop的基础模块，提供了共享的实用工具，包括配置文件管理和日志操作。 2. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：Hadoop的主要分布式存储系统，由NameNode（主节点）管理元数据，DataNodes（数据节点）实际存储数据。HDFS适合存储大型文件，优化了大文件的访问和存储，而非大量小文件。 3. **MapReduce**：这是一个编程模型，用于编写能够处理海量数据的并行应用。它能在大量商用硬件节点上运行，具有容错性和可靠性，是Hadoop分布式计算的核心。 【Hadoop生态系统】 1. **Hive**：Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，提供ETL工具、SQL查询（HiveQL）和对HDFS或HBase中的大规模数据进行分析的能力。Hive允许用户编写自定义Mapper和Reducer，增强了灵活性。 2. **Pig**：Apache Pig是针对大规模数据集分析的平台，包括高级语言Pig Latin和MapReduce任务编译器。Pig Latin简化了数据分析，为非Java程序员提供了便利，适合处理半结构化数据，但不支持低延迟查询。 3. **HBase**：HBase是一个面向列的NoSQL数据库，基于Hadoop的HDFS，提供实时读写访问，适合处理大型表格数据。它是Google Bigtable的开源实现，适用于需要随机存取和高性能场景。 4. **ZooKeeper**：ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于配置管理、命名服务、分布式同步和组服务。它以内存存储数据，提供高性能、高可靠性和有序访问，是Hadoop和HBase等系统中的关键组件，如在Hadoop中辅助NameNode，在HBase中支持HMaster。 理解这些概念是大数据入门的关键，掌握Hadoop家族及其组件的基本工作原理，有助于进一步深入大数据世界，开发和部署大规模数据处理解决方案。Hadoop生态系统的每个部分都有其特定的角色，共同构建了一个强大且灵活的数据处理环境。通过学习和实践，可以有效地管理和利用大数据带来的价值。