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大数据之hadoop入门

news 2026/2/9 12:16:03

大数据概念

大数据：无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现李和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大的概念是相对来说的：目前来说，大数据的规模至少10T以上。
目前单台主机一般只能存放1T左右的数据，所以要进行计算首先要进行分布式存储，分开到10台电脑中进行存储。然后后面的计算也必须基于分布式的存储结构来进行分布式运算。

大数据特点

大量(Volume)
高速(Velocity)
多样(Variety)
低价值密度(Value)

大数据应用

增加用户粘性：进行客户画像，推荐客户喜欢的内容。
多臂试探：当用户画像基本完成时，尝试推送其他内容，并重新画像。
发现多个事务之间的潜在关联性：比如纸尿布和啤酒。
获取商场的流量信息，分析运营情况。
保险/金融：挖掘潜在客户，助力保险行业精准营销。

大数据不是用来开发一个独立的软件，而且需要贴合其他软件来叠加使用，助力软件更加智能和贴合用户需求。

业务分析

数据部门搭建数据平台，分析数据指标。分析分为两种，一种是离线数仓分析，一种是实时分析。处理好后的展示环节交给前端处理。

大数据部门组织结构：

平台组：搭建Hadoop、Flume、Kafka、HBase平台
数据仓库组：ETL数据清洗、数据分析
实时组：实时指标分析
数据挖掘组：算法工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师
报表开发组：javaEE工程师 + 前端工程师（非大数据部分）

Hadoop概述

Hadoop是什么

是一个分布式系统架构，Apache基金会所开发的。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。Hadoop通常指一个更广泛的概念，Hadoop生态圈（Hadoop, Hive, ）
大数据之父：Doug Cutting，开发了Lucene，一个搜索引擎，类似谷歌搜索引擎。为了在对Lucene进行优化升级，提升面对大数据的查询效率，结合谷歌发布的三篇论文，实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch搜索引擎性能飙升。之后项目立项更名为Hadoop，从此Hadoop诞生了。
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Hadoop三大发行版本

Apache原始版本
国外开发的图形化版本
国内的阿里云、腾讯云版本

Hadoop优势

高可靠性：有备份
高扩展性：可以扩展节点数量
高效性：Hadoop是并行运算的
高容错性：能够自动将失败的任务重新分配

Hadoop组成

Hadoop1.x:
- HDFS数据存储
- MapReduce计算+资源调度
Hadoop2.x/3.x:
- HDFS数据存储
- MapReduce计算
- Yarn资源调度

HDFS架构概述

NameNode(nn): 存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性
DataNode(dn): 存储文件块数据, 以及校验和
Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份。

YARN架构概述

永久节点：
- ResourceManager(RM): 汇总所有资源信息
- NodeManager(NM）: 动态收集当前节点的资源情况
任务节点：
- ApplicationMaster(AM): 单个任务运行的管理员
- Container: 容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，类似一个小虚拟机。

MapReduce架构概述

MapReduce有两个阶段。Map表示细分为子任务，Reduce表示合并计算结果。细分任务的名称为MapTask, 合并任务名称为ReduceTask(规约)。MapReduce这个名称概括了分布式系统进行计算的基本过程。

HDFS、YARN、MapReduce三者关系

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大数据技术生态体系