什么是HADOOP、产生背景、在大数据、云计算中的位置和关系、国内外HADOOP应用案例介绍、就业方向、生态圈以及各组成部分的简介(学习资料中的文档材料)

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什么是HADOOP、产生背景、在大数据、云计算中的位置和关系、国内外HADOOP应用案例介绍、就业方向、生态圈以及各组成部分的简介(学习资料中的文档材料)

涂作权 2017-05-26 20:30:00 浏览1691
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1. HADOOP背景介绍

1. 1.1 什么是HADOOP

1.        HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台

2.        HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理

3.        HADOOP的核心组件有

A.       HDFS(分布式文件系统)

B.       YARN(运算资源调度系统)

C.       MAPREDUCE(分布式运算编程框架)

4.        广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈

2. 1.2 HADOOP产生背景

1.        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。

2.        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。

3.        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,迎来了它的快速发展期。

3. 1.3 HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系

1.        云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等业务模式,把强大的计算能力提供给终端用户。

2.        现阶段,云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术

3.        而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算本身。

 

4. 1.4 国内外HADOOP应用案例介绍

1、HADOOP应用于数据服务基础平台建设

 

2/HADOOP用于用户画像

 

3、HADOOP用于网站点击流日志数据挖掘

金融行业:个人征信分析

证券行业:投资模型分析

交通行业:车辆、路况监控分析

电信行业:用户上网行为分析

......

 

 

总之:hadoop并不会跟某种具体的行业或者某个具体的业务挂钩,它只是一种用来做海量数据分析处理的工具

5. 1.5 国内HADOOP的就业情况分析

1、  HADOOP就业整体情况

A.       大数据产业已纳入国家十三五规划

B.       各大城市都在进行智慧城市项目建设,而智慧城市的根基就是大数据综合平台

C.       互联网时代数据的种类,增长都呈现爆发式增长,各行业对数据的价值日益重视

D.       相对于传统JAVAEE技术领域来说,大数据领域的人才相对稀缺

E.        随着现代社会的发展,数据处理和数据挖掘的重要性只会增不会减,因此,大数据技术是一个尚在蓬勃发展且具有长远前景的领域

 

 

2、  HADOOP就业职位要求

大数据是个复合专业,包括应用开发、软件平台、算法、数据挖掘等,因此,大数据技术领域的就业选择是多样的,但就HADOOP而言,通常都需要具备以下技能或知识:

A.       HADOOP分布式集群的平台搭建

B.       HADOOP分布式文件系统HDFS的原理理解及使用

C.       HADOOP分布式运算框架MAPREDUCE的原理理解及编程

D.       Hive数据仓库工具的熟练应用

E.        Flume、sqoop、oozie等辅助工具的熟练使用

F.        Shell/python等脚本语言的开发能力


6. 1.6 HADOOP生态圈以及各组成部分的简介

各组件简介[M1] 

 

 

重点组件:

HDFS:分布式文件系统

MAPREDUCE:分布式运算程序开发框架

HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具

HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库

ZOOKEEPER:分布式协调服务基础组件

Mahout:基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库

Oozie:工作流调度框架

Sqoop:数据导入导出工具

Flume:日志数据采集框架

 

 

 


HADOOP(hdfs、MAPREDUCE、yarn)  元老级大数据处理技术框架,擅长离线数据分析

Zookeeper  分布式协调服务基础组件

Hbase 分布式海量数据库,离线分析和在线业务通吃

Hive sql 数据仓库工具,使用方便,功能丰富,基于MR延迟大

Sqoop数据导入导出工具

Flume数据采集框架

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