为什么要用Hadoop

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什么是 Hadoop

Hadoop 是由很多技术项目组成的一个生态系统。狭义的 Hadoop 有三个框架：

• 海量数据的存储 - HDFS（Hadoop Distributed File System）
• 海量数据的分析 - MapReduce
• 资源管理调度 - YARN（Yet Another Resouce Negotiator）

以上狭义的 Hadoop 最擅长的仅仅是做海量离线日志分析，广义的 Hadoop 包含很多组件，现在可以做非常多的事情，应用场景非常广，包括实时计算等。

大数据计算的核心是移动计算而不是移动数据：将运算程序分发到分布式的数据集上运行，而不是移动数据。

为什么要使用 Hadoop

数据量不断增大，单节点无法应对海量数据的处理，需要使用分布式架构，需要考虑的复杂情况非常多，如：任务监控、节点存活监控、数据如何共享、中间数据如何传递等。Hadoop 作为分布式框架，已经为我们解决了这些问题，使用它极大降低了海量数据下的公共数据处理问题。

如何解决海量数据的存储

首先了解一下什么是 NFS，NFS 网络文件系统将文件挂载到不同的机器上，通过一台服务器（NFS Server）作为统一的入口，其他客户端访问 Server，Server 将从目标机器上取文件给客户端。简单理解为有一个文件服务器在远端，叫 NFS Server，上面有共享文件，可以将它挂载到你本地的机器上，访问 NFS Server 就像访问自己电脑的某一个磁盘一样（比如 C 盘）。

HDFS 是有 NameNode 和 DataNode 的概念，最基本的模型是一台 NameNode，多台 DataNode。NameNode 存储元信息，如某个文件存放在哪台服务器上，有几份备份等。DataNode 存储数据，数据文件被切分成块（block），每一块存储在多个节点上，互为备份，默认是 3 份，可以在同一个机架，一般为了保证高可用，会放在不同机架上。

HDFS 和 NFS 的主要区别：

• HDFS 数据冗余，具有容错性，而 NFS 只存储一份；
• HDFS 数据多副本解决单点瓶颈，读取性能会比 NFS 更好；

如何解决海量数据的计算

海量数据的计算关键是移动计算而不是移动数据。

假设有特别多的数据需要计算，只用一台机器是无法实现的，因为数据无法一次读取完，会对内存造成特别大的压力，需要读取很多次，会受网络的限制。

Hadoop 通过 MapReduce 实现海量数据的计算，数据存储在多个 DataNode 上，Map 阶段将计算程序分发到每个 DataNode 上，将每个节点上的计算结果通过网络发送到某一台做 Reduce 计算的机器，Reduce 将结果进行汇总输出。

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