学习hadoop你需要了解哪些：

• mapreduce
• HDFS
• YARN

简介：

当前是数据大爆发的时代，数的生成速度正在不断加快。
通过良好的设计，在同等算力下使得问题能够更快的解决。
随着数据量的不断膨胀，我们不再局限于将数据精准记录快速检查、更新的事务性数据库（关系型数据库），更希望能从全量数据中挖掘潜在价值，hadoop应运而生，haoop不仅可以对结构化的数据进行存储分析、更适用于半结构化、非结构化数据。 他相对于传统数据库而言有着明显的优势，是对传统数据库的补充。 他们相互弥补。

haoop上你可以轻松实现上亿条流水级别的关联，在关系型数据库上比较难办到，在关系型数据库中执行多半会报内存不足的。

并发的优势：

传统的系统多依赖一个高性能的主机，单挑能力比较强。俗话说好汉架不住人多，并发的优势在于团战。随着硬盘的容量越来越大，但是读写速度却并没质的飞越（100MB/s）。我们从一块磁盘上读取1TB文件，需要2.5H。如果我们从100个硬盘上同时读取数据，那么2分钟就可以完成。 这就是并发带来的好处。

高并发面临问题：

1、磁盘故障率：可以通过多磁盘备份数据（HDFS）
2、如何有效的组合这些分散的数据（MapReduce）

hadoop是什么

• 提供稳定可靠的数据分布式存储、并发性分析平台。
• HDFS : 一种分布式文件存储方式，一个大型文件被分成多份存储在不同的节点上（主机），同一分又被备份到其他节点上，用于数据恢复。
• YARN集群资源管理系统，他的出现使得hadoop上可以运行任何一个分布式程序，如：SQL（Tez Hive）、迭代程序（spark）、流处理（storm）、搜索（Solr）。
• mapreduce :是一个编程模式，提供了一种稳定可行的对分布式数据读取、处理的方法。 有map和reduce两部分组成。

hadoop和关系型数据库特点：

• 关系型数据库对数据准确记录，多次读写更好。Haoop更擅长对已经写好的数据，进行多次读取并在此基础上分析。 RDBMS中由严格的事务管理机制，保障数据ACID特性。
• 关系型数据库对数据格式要求严格，写入时已经设好数据类型。hadoop对格式要求没那么严格，可以有半结构化、非结构化的数据进行分析。 hadoop读取数据开销较小。RDMBS好在对局部数据的精确管理，hadoop能更好的对全量数据解读分析。
• 因为格式并没有严格限制，所以读写速度是Hadoop的一大优势。
• hadoop可以通过扩展集群规模，来显著提高集群性能。

	hadoop	RDBMS
数据大小	GB	PB
数据存取	交互式和批处理	批处理
更新	多次读写	一次写入，多次读取
事务	ACID	无
结构	事实模式	读时模式
完整性	高	低
扩展性	非线性	线性

mapreduce的三大设计目标：

	1、更短时间内完成大规模数据的读取和处理2、需要运行在内部有高速网络连接的数据中心。 3、数据中心的计算机要可靠专业

网格计算：

数据存储在多个节点上。同一个任务被分配到不同的节点去做。当一个节点需要访问的数据量巨大时，就需要大量的网络传输，【网络带宽】即为重要的资源。
hadoop尽可能的将数据存储在本地进行计算，以减少网络传输数量。 系统需要检查各节点的运行状态（检查点），以及做好节点异常之后的数据恢复工作。

随着数据量的增加，不同系统的使用瓶颈在不断变化。当硬件水平突破的时候很多问题将会消失，但同时也会面临新的问题，我们需要做的是找到瓶颈。常见的瓶颈：存储（磁盘）、读写（io）、传输（网络）、计算(cpu)

在hadoop中cpu的使用并不是计算中的主要瓶颈、数据的传输才是。 因为数据量太大传输速度不够用。 如果是小范围数量的多次计算（CPU密集型）任务，

本文仅记录我学习haoop过程中的一些笔记，仅为读者分享Hadoop的基础知识和一些个人见解，不做任何商业活动，如需深入学习，请阅读原著《hadoop权威指南》