一、概念
Hadoop誕生於2006年，一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。Hadoop的主要目標是對分布式環境下的“大數據”以一種可靠、高效、可伸縮的方式處理。
Hadoop框架透明地為應用提供可靠性和數據移動。它實現了名為MapReduce的編程范式：應用程序被分割成許多小部分，而每個部分都能在集群中的任意節點上執行或重新執行。
Hadoop還提供了分布式文件系統，用以存儲所有計算節點的數據，這為整個集群帶來了非常高的帶寬。MapReduce和分布式文件系統的設計，使得整個框架能夠自動處理節點故障。它使應用程序與成千上萬的獨立計算的電腦和PB級的數據。
二、組成
1.Hadoop的核心組件
分析：Hadoop的核心組件分為：HDFS（分布式文件系統）、MapRuduce（分布式運算編程框架）、YARN（運算資源調度系統）
2.HDFS的文件系統
HDFS
1.定義
整個Hadoop的體系結構主要是通過HDFS（Hadoop分布式文件系統）來實現對分布式存儲的底層支持，並通過MR來實現對分布式並行任務處理的程序支持。
HDFS是Hadoop體系中數據存儲管理的基礎。它是一個高度容錯的系統，能檢測和應對硬件故障，用於在低成本的通用硬件上運行。HDFS簡化了文件的一致性模型，通過流式數據訪問，提供高吞吐量應用程序數據訪問功能，適合帶有大型數據集的應用程序。
MapReduce
1.定義
Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。
MapReduce是一種計算模型，用以進行大數據量的計算。其中Map對數據集上的獨立元素進行指定的操作，生成鍵-值對形式中間結果。Reduce則對中間結果中相同“鍵”的所有“值”進行規約，以得到最終結果。MapReduce這樣的功能划分，非常適合在大量計算機組成的分布式並行環境里進行數據處理。
2.組成
分析：
（1）JobTracker
JobTracker叫作業跟蹤器，運行到主節點（Namenode）上的一個很重要的進程，是MapReduce體系的調度器。用於處理作業（用戶提交的代碼）的后台程序，決定有哪些文件參與作業的處理，然后把作業切割成為一個個的小task，並把它們分配到所需要的數據所在的子節點。
Hadoop的原則就是就近運行，數據和程序要在同一個物理節點里，數據在哪里，程序就跑去哪里運行。這個工作是JobTracker做的，監控task，還會重啟失敗的task（於不同的節點），每個集群只有唯一一個JobTracker，類似單點的NameNode，位於Master節點
（2）TaskTracker
TaskTracker叫任務跟蹤器，MapReduce體系的最后一個后台進程，位於每個slave節點上，與datanode結合（代碼與數據一起的原則），管理各自節點上的task（由jobtracker分配），
每個節點只有一個tasktracker，但一個tasktracker可以啟動多個JVM，運行Map Task和Reduce Task；並與JobTracker交互，匯報任務狀態，
Map Task：解析每條數據記錄，傳遞給用戶編寫的map(),並執行，將輸出結果寫入本地磁盤(如果為map-only作業，直接寫入HDFS)。
Reducer Task：從Map Task的執行結果中，遠程讀取輸入數據，對數據進行排序，將數據按照分組傳遞給用戶編寫的reduce函數執行。
Hive
1.定義
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，並提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。
Hive是建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。
Hive 定義了簡單的類 SQL 查詢語言，稱為 HQL，它允許熟悉 SQL 的用戶查詢數據。同時，這個語言也允許熟悉 MapReduce 開發者的開發自定義的 mapper 和 reducer 來處理內建的 mapper 和 reducer 無法完成的復雜的分析工作。
2.組成
分析：Hive架構包括：CLI（Command Line Interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、Metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)，這些組件分為兩大類：服務端組件和客戶端組件
3.Hive與傳統數據庫的異同
（1）查詢語言
由於 SQL 被廣泛的應用在數據倉庫中，因此專門針對Hive的特性設計了類SQL的查詢語言HQL。熟悉SQL開發的開發者可以很方便的使用Hive進行開發。
（2）數據存儲位置
Hive是建立在Hadoop之上的，所有Hive的數據都是存儲在HDFS中的。而數據庫則可以將數據保存在塊設備或者本地文件系統中。
（3）數據格式
Hive中沒有定義專門的數據格式，數據格式可以由用戶指定，用戶定義數據格式需要指定三個屬性：列分隔符（通常為空格、”\t”、”\\\x001″）、行分隔符（”\n”）以及讀取文件數據的方法（Hive中默認有三個文件格式TextFile，SequenceFile以及RCFile）。
（4）數據更新
由於Hive是針對數據倉庫應用設計的，而數據倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive中不支持
對數據的改寫和添加，所有的數據都是在加載的時候中確定好的。而數據庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用INSERT INTO … VALUES添加數據，使用UPDATE … SET修改數據。
（5）索引
Hive在加載數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，因此也沒有對數據中的某些Key建立索引。Hive要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。
由於MapReduce的引入， Hive可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive仍然可以體現出優勢。數據庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，數據庫可以有很高的效率，較低的延遲。
由於數據的訪問延遲較高，決定了Hive不適合在線數據查詢。
（6）執行
Hive中大多數查詢的執行是通過Hadoop提供的MapReduce來實現的（類似select * from tbl的查詢不需要MapReduce）。而數據庫通常有自己的執行引擎。
（7）數據規模
由於Hive建立在集群上並可以利用MapReduce進行並行計算，因此可以支持很大規模的數據；對應的，數據庫可以支持的數據規模較小。
Hbase
1.定義
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統；
Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數據；
Google Bigtable利用 Chubby作為協同服務，HBase利用Zookeeper作為協同服務。
2.組成
分析：從上圖可以看出：Hbase主要由Client、Zookeeper、HMaster和HRegionServer組成，由Hstore作存儲系統。
- Client
HBase Client使用HBase的RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信，對於管理類操作，Client與 HMaster進行RPC；對於數據讀寫類操作，Client與HRegionServer進行RPC
- Zookeeper
Zookeeper Quorum 中除了存儲了 -ROOT- 表的地址和 HMaster 的地址，HRegionServer 也會把自己以 Ephemeral 方式注冊到 Zookeeper 中，使得 HMaster 可以隨時感知到各個HRegionServer 的健康狀態。
三、Hadoop的應用實例
1.回顧Hadoop的整體架構
2.Hadoop的應用——流量查詢系統
（1）流量查詢系統總體框架
（2）流量查詢系統總體流程
（3）流量查詢系統數據預處理功能框架
（4）流量查詢系統數據預處理流程
（5）流量查詢NoSQL數據庫功能框架
（6）流量查詢服務功能框架
（7）實時流計算數據處理流程圖
