1 Hadoop 概述
1.1、 Hadoop的介绍
1.1 Hadoop 是什么
1.2 Hadoop 发展历史
1.2.1 Google的基本思想：三驾马车
Hadoop发展历史
5. Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
6. 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储
——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。
Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目.
狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，
HDFS ：分布式文件系统
MapReduce : 分布式计算系统
Yarn：分布式样集群资源管理
1.2.2 分布式文件系统的核心架构和原理
通过机架感知，达到数据块冗余度的要求。,分区域是容灾为了防止rack1宕机最先考虑,同一个机架说明网络一样,传递较快.具体算法不需要深究.因为是实现好的.
广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件
2 hadoop的历史版本和发行版公司
2.1 Hadoop历史版本
1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等
2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性
3.x版本系列: 加入多namenoode新特性
从Hadoop1.x升级到Hadoop2.x，架构发生了比较大的变化，这里面的HDFS是分布式存储，MapRecue是分布式计算，咱们前面说了Hadoop解决了分布式存储和分布式计算的问题，对应的就是这两个模块
在Hadoop2.x的架构中，多了一个模块 YARN，这个是一个负责资源管理的模块，那在Hadoop1.x中就不需要进行资源管理吗？
也是需要的，只不过是在Hadoop1.x中，分布式计算和资源管理都是MapReduce负责的，从Hadoop2.x开始把资源管理单独拆分出来了，拆分出来的好处就是，YARN变成了一个公共的资源管理平台，在它上面不仅仅可以跑MapReduce程序，还可以跑很多其他的程序，只要你的程序满足YARN的规则即可
Hadoop的这一步棋走的是最好的，这样自己摇身一变就变成了一个公共的平台，由于它起步早，占有的市场份额也多，后期其它新兴起的计算框架一般都会支持在YARN上面运行，这样Hadoop就保证了自己的地位。
咱们后面要学的Spark、Flink等计算框架都是支持在YARN上面执行的，并且在实际工作中也都是在YARN上面执行。
Hadoop3.x的架构并没有发生什么变化，但是它在其他细节方面做了很多优化
2.2 Hadoop三大发行版公司
接下来看一下Hadoop的发行版，什么叫发行版呢？
举一个大家接触比较多的例子，
目前手机操作系统有两大阵营，一个是苹果的IOS，还有一个是谷歌的Android
IOS是闭源的，也就不存在多个发行版了，如果你基于IOS改造一下，弄一个新的手机系统出来，会被苹果告破产的。所以IOS是没有其它发行版的，只有官方这一个版本。
Android是开源的，所以基于这个系统，很多手机厂商都会对它进行封装改造，因为这些手机厂商会感觉原生的Android系统的界面看起来比较low，或者某一些功能不太适合中国人的使用习惯，所以他们就会进行改造，例如国内的魅族、小米、锤子这些手机厂商都基于Android打造了自己的手机操作系统，那这些就是Android系统的一些发行版。
那针对Hadoop也是一样的，目前Hadoop已经演变为大数据的代名词，形成了一套完善的大数据生态系统，并且Hadoop是Apache开源的，它的开源协议决定了任何人都可以对其进行修改，并作为开源或者商业版进行发布/销售。
所以目前Hadoop发行版非常的多，有华为发行版、Intel发行版、Cloudera发行版CDH、Hortonworks发行版HDP，这些发行版都是基于Apache Hadoop衍生出来的。
免费开源版本apache:
优点：拥有全世界的开源贡献者，代码更新迭代版本比较快，
缺点：版本的升级，版本的维护，版本的兼容性，版本的补丁都可能考虑不太周到，
apache所有软件的下载地址（包括各种历史版本）：
http://archive.apache.org/dist/
免费开源版本hortonWorks：
hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁，带领二十几个核心成员成立Hortonworks，核心产品软件HDP（ambari），HDF免费开源，并且提供一整套的web管理界面，供我们可以通过web界面管理我们的集群状态，web管理界面软件HDF网址（http://ambari.apache.org/）
软件收费版本ClouderaManager:
cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上，通过自己公司内部的各种补丁，实现版本之间的稳定运行，大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本，解决了版本的升级困难，版本兼容性等各种问题
在这里我们挑几个重点的分析一下：
首先是官方原生版本：Apache Hadoop
Apache是一个IT领域的公益组织，类似于红十字会，Apache这个组织里面的软件都是开源的，大家可以随便使用，随便修改，我们后面学习的99%的大数据技术框架都是Apache开源的，所以在这里我们会学习原生的Hadoop，只要掌握了原生Hadoop使用，后期想要操作其它发行版的Hadoop也是很简单的，其它发行版都是会兼容原生Hadoop的，这一点大家不同担心。
原生Hadoop的缺点是没有技术支持，遇到问题需要自己解决，或者通过官网的社区提问，但是回复一般比较慢，也不保证能解决问题，
还有一点就是原生Hadoop搭建集群的时候比较麻烦，需要修改很多配置文件，如果集群机器过多的话，针对运维人员的压力是比较大的，这块等后面我们自己在搭建集群的时候大家就可以感受到了。
那接着往下面看 Cloudera Hadoop(CDH)
注意了，CDH是一个商业版本，它对官方版本做了一些优化，提供收费技术支持，提供界面操作，方便集群运维管理
CDH目前在企业中使用的还是比较多的，虽然CDH是收费的，但是CDH中的一些基本功能是不收费的，可以一直使用，高级功能是需要收费才能使用的，如果不想付费，也能凑合着使用。
还有一个比较常用的是HortonWorks(HDP)
它呢，是开源的，也提供的有界面操作，方便运维管理，一般互联网公司偏向于使用这个
注意了，再爆一个料，最新消息，目前HDP已经被CDH收购，都是属于一个公司的产品，后期HDP是否会合并到CDH中，还不得而知，具体还要看这个公司的运营策略了。
最终的建议：建议在实际工作中搭建大数据平台时选择
CDH或者HDP，方便运维管理，要不然，管理上千台机器的原生Hadoop集群，运维同学是会哭的。
注意了，学习过程中我们使用原生Hadoop，在最后我们会讲一下CDH和HDP的使用
总结：
HDFS负责海量数据的分布式存储
MapReduce是一个计算模型，负责海量数据的分布式计算
YARN主要负责集群资源的管理和调度
3 Hadoop 优势（4 高）
4 大数据技术生态体系
图中涉及的技术名词解释如下：
任务调度:集群中可能有很多任务,任务不可能都去运行,这时候就会又先后和定时这样的调度器
1）Sqoop：Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop、Hive 与传统的数据库（MySQL）
间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进
到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，
Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4）Spark：Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数
据进行计算。
5）Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6）Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，
它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张
数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运
行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开
发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、
名字服务、分布式同步、组服务等。
5 推荐系统框架图
