1、如何对大数据进行存储与分析呢？
系统瓶颈：存储容量、读写速率、计算效率。。。无法满足用户需求；
针对以上，Google提出三大关键技术解决大规模数据的存储和处理：MapReduce、BigTable、GFS；革命性的变化1：成本降低、能用PC机、就不用大型机和高端存储；（当时对于谷歌来说，数据都是网页数据，不同于银行都是真金白银的数据，所以他的目的在于成本降低。能用PC机就不用大型机和高端机存储。）
革命性的变化2：软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性。（谷歌的方案里，硬件故障视为常态；普通PC机硬件故障是常态，所以需要通过软件方面来保证高可靠性）
革命性的变化3：简化并行分布式计算，无需控制节点同步和数据交换；（谷歌的MapReduce使分布式通信变得非常的简单，只需要一个Map和Reduce任务即可）
但是Google并没有开源以上的技术。
一个模仿Google大数据技术的开源实现来了 -- Hadoop
Hadoop的功能和优势
1、Hadoop包括两个核心组成：
- HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据；
- MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。
2、Hadoop可以用来做什么
- 搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。（搜索引擎，网页数据处理，商业智能，日志分析，数据挖掘）
3、Hadoop优势
- 高扩展：理论上可以做到无限，可以通过他的设计框架下增加一些硬件使得性能和容量提升；
- 低成本：Hadoop借助Google的思想，不依赖高端硬件，只需要普通的PC机堆叠我们的系统；
- 成熟的生态圈：Hive，Hbase为Hadoop用的更加高效与方便的小工具；
Hadoop生态系统与版本
1、HDFS、MapReduce、开源工具
- Hive - 轻盈，不需要编写复杂的Hadoop任务程序，只需要学一个SQL语句，Hive就会把你的SQL语句转换成一个Hadoop任务去执行，最大作用是降低使用Hadoop的门槛；
- Hbase - 存储结构化数据的分布式数据库，和传统的关系型数据库不同，Hbase放弃事务特性，追求更高的扩展。与HDFS不同，Hbase提供了数据的随机读写和实时访问，实现对表数据的读写功能。
- zookeeper - 监控Hadoop集群里每个节点的状态，管理整个集群的配置，维护节点与节点之间的数据一致性。
HDFS - 文件系统
HDFS的设计架构
1、基本概念
- 块（Block）：固定大小的逻辑单元，HDFS所有文件在存储的时候都是把文件切分成相同大小的块，默认是64MB，块是文件存储处理的逻辑单元，做文件的备份和查找都是块进行处理。
- NameNode：管理节点，存放文件的元数据，一、文件与数据块的映射表；二、数据块与数据节点的映射表。
- DataNode：
图解：
- NameNode是唯一的管理节点，该节点保存大量的元数据，客户查询访问请求，会向NameNode查下元数据，返回的结果就知道这块文件存放在哪一些节点上。于是向这些节点去拿数据块。拿到数据块之后在进行组装拼接之前想要的文件。
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- HDFS中数据管理与容错（数据存放有一定的策略，比如说为了保证硬件的容错，数据不能丢失，对于任何一个数据块都是存储三份，三份中两份在同一个机架上，还有一份在另外一个机架上。）
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- 心跳检测：NameNode和DataNode之间有一个心跳协议，每隔多少秒钟DataNode定期向NameNode发送心跳消息。是不是属于一个Active状态。
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- 二级NameNode（Secondary NameNode），如果NameNode发生故障，整个元数据就会丢失，为了保证NameNode和元数据不会被丢失，做了一个备份，元数据定期同步到Secondary NameNode上，如果NameNode正常，Secondary NameNode不会接受请求；一旦NameNode发生故障，Secondary NameNode会进行同步，然后进行替换，变成NameNode，保证NameNode的高可用性。
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HDFS读取文件流程
- 1、客户端向NameNode读写请求，把文件名和路径告诉NameNode；
- 2、NameNode查询元数据，根据元数据返回客户端；客户端则知道这些文件包含哪些块，以及这些块分别会在哪些DataNode里面能够找到；
- 3、客户端找到这些DataNode读取Blocks，下载下来之后再进行组装。
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写文件：
- 1、将文件拆分成64MB的块，通知NameNode；NameNode找到磁盘空间可用的DataNode返回，根据返回的DataNode，客户端对块进行写入；写入第一个块之后通过复制管道进行流水线复制，复制完成后更新元数据。
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HDFS特点
- 1、数据做了大量冗余，硬件容错；
- 2、流式数据访问：一次写入多次读取，且写入之后不可修改；
- 3、适合存储大文件；如果是大量小文件，NameNode压力会非常大；
- 4、适合数据批量读写，吞吐量高；不适合交互式应用，低延迟很难满- 足。
- 5、适合一次写入多次读取，顺序读写；不支持多个用户并发写相同文件。
HDFS命令行操作
打印当前HDFS的文件夹：hadoop fs -ls /
启动之前格式化操作：hadoop namenode -format
创建input文件夹：hadoop fs -mkdir input（会在/user/root目录下）
将本地文件提交到HDFS里面：hadoop fs -put hadoop-env.sh input/
打印文件夹内容：hadoop fs -ls /user/root/input/
查看文件内容：hadoop fs -cat input/hadoop-env.sh
下载文件：hadoop fs -get input/hadoop-env.sh hadoop-env2.sh
查看文件系统所有信息：hadoop dfsadmin -report
删除：hadoop fs -rm input/hadoop-env.sh
MapReduce - 并行计算框架
- 1、MapReduce原理：分而治之，一个大任务分成多个小的任务（map），并行执行后，合并结果（reduce）；
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MapReduce的运行流程
1、基本概念
- Job & Task ：一个Job会被拆分成多个Task，一个Task中又分为MapTask和ReduceTask
- JobTracker ：Master管理节点，作业调度，分配任务、监控任务执行进度，监控TaskTracker的状态
- TaskTracker：执行任务，向JobTracker汇报任务状态
客户端提交任务Job，JobTracker把它放到候选队列中去，在适当的时候，来进行调度选择一个Job出来，将此Job拆分成多个Map任务和Reduce任务，Map任务分发给下面TaskTracker来做。（部署时TaskTracker和HDFS的DataNode是同一组物理机里的，这样保证计算跟着数据走，比如一个任务分到这里刚好所需要的数据就是在本机的DataNode里面，这样的话保证读取数据的开销最小，最快的读到我的数据）
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MapReduce作业执行过程
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2、MapReduce的容错机制
- 重复执行：默认4次，之后放弃；
- 推测执行：Map端算完，Reduce才开始；某个节点特别慢，推测出现问题，该计算仍然继续，再找一个TaskTracker和它做同样的事情，谁先算完终止对方，避免执行效率低；
