Hadoop 教程：學習大數據 Hadoop 2022 的終極指南
已發表: 2021-01-05Hadoop 在大數據領域是如此流行的名稱，以至於今天，“ Hadoop 教程”已成為 Web 上搜索最多的術語之一。 但是，如果您不了解 Hadoop，它是一個開源大數據框架，旨在通過利用簡單的編程模型，在跨多個計算機集群的分佈式環境中存儲和處理大量數據。
它的設計方式可以從單個服務器擴展到成百上千台機器，每台機器都提供本地存儲和計算。 閱讀： Hadoop 的未來範圍。
Doug Cutting和Mike Cafarella開發了 Hadoop。 關於 Hadoop 歷史的一個有趣的事實是，Hadoop 是以 Cuting 孩子的玩具大象命名的。 Cuting 的孩子有一頭名叫 Hadoop 的黃色玩具大象，這就是大數據框架的起源故事！
在我們深入研究Hadoop 教程之前，必須正確掌握基礎知識。 基礎，我們指的是大數據。
目錄
什麼是大數據？
大數據是一個術語，用於指代大量結構化和非結構化（每天生成）的數據，超出了傳統數據處理系統的處理能力。
根據 Gartner 著名的大數據定義，它是指種類繁多、數量不斷增加且速度快的數據。 可以分析大數據以獲得可以促進數據驅動的業務決策的見解。 這就是大數據的真正價值所在。
體積
每天，來自各種來源的大量數據產生，包括社交媒體、數字設備、物聯網和企業。 必須處理這些數據以識別和提供有意義的見解。
速度
它表示組織接收和處理數據的速率。 每個企業/組織都有一個特定的時間框架來處理大量流動的數據。 雖然有些數據需要實時處理能力，但有些數據可以根據需要進行處理和分析。
種類
由於數據是從許多不同的來源生成的，自然地，它是高度多樣化和多樣化的。 雖然傳統的數據類型大多是結構化的並且非常適合關係數據庫，但大數據有半結構化和非結構化的數據類型（文本、音頻和視頻等）。為什麼需要它？
Hadoop初學者教程
在談論大數據時，存在三個核心挑戰：
貯存
第一個問題是在哪裡存儲如此龐大的數據量？ 傳統系統無法滿足要求，因為它們提供的存儲容量有限。
異構數據
第二個問題是大數據是高度多樣化的（結構化、半結構化、非結構化）。 那麼問題來了——如何存儲這些不同格式的數據？
處理速度
最後一個問題是處理速度。 由於大數據的數量龐大且不斷增長，因此加快處理如此大量異構數據的時間是一項挑戰。
為了克服這些核心挑戰，Hadoop 應運而生。 它的兩個主要組件——HDFS 和 YARN 旨在幫助解決存儲和處理問題。 HDFS 通過分佈式存儲數據來解決存儲問題，而 YARN 通過大幅減少處理時間來處理處理部分。
Hadoop 是一個獨特的大數據框架，因為：
- 它具有靈活的文件系統，可消除 ETL 瓶頸。
- 它可以經濟地擴展並部署在商品硬件上。
- 它提供了存儲和挖掘任何類型數據的靈活性。 另外，它不受單一模式的限制。
- 它擅長處理複雜的數據集——橫向擴展架構將工作負載劃分到多個節點。
Hadoop的核心組件
Hadoop 集群由兩個主要組件組成——HDFS（Hadoop 分佈式文件系統）和 YARN（又一個資源協商器）。
高密度文件系統
HDFS 負責分佈式存儲。 它具有主從拓撲結構，其中 Master 是高端機器，而 Slave 是廉價計算機。 在 Hadoop 架構中，Master 應該部署在健壯的配置硬件上，因為它構成了Hadoop 集群的中心。
HDFS 將大數據分成幾個塊，然後以分佈式方式存儲在從節點集群上。 主節點負責管理、維護和監控從節點，而從節點充當實際的工作節點。 要在 Hadoop 集群上執行任務，用戶必須連接到主節點。
HDFS 進一步分為兩個守護進程：
名稱節點
它在主機上運行並執行以下功能 -
- 它維護、監視和管理 DataNode。
- 它接收來自 DataNode 的心跳報告和塊報告。
- 它捕獲集群中所有塊的元數據，包括位置、文件大小、權限、層次結構等。
- 它在編輯日誌中記錄對元數據所做的所有更改，例如文件的刪除、創建和重命名。
數據節點
它在從機上運行並執行以下功能 -
- 它存儲實際的業務數據。
- 它服務於用戶的讀寫請求。
- 它根據 NameNode 的命令創建、刪除、複製塊。
- 它每三秒向 NameNode 發送一個心跳報告。
紗
如前所述，YARN 負責 Hadoop 中的數據處理。 YARN 背後的中心思想是將資源管理和作業調度的任務分開。 它有兩個組成部分：
資源管理器
- 它在主節點上運行。
- 它跟踪來自節點管理器的心跳。
- 它有兩個子部分——調度程序和應用程序管理器。 當 Scheduler 為正在運行的應用程序分配資源時，ApplicationManager 接受作業提交並協商第一個容器以執行應用程序。
節點管理器
- 它在各個從屬機器上運行。
- 它管理容器並監控每個容器的資源利用率。
- 它將心跳報告發送到資源管理器。
Hadoop 教程：學習 Hadoop 的先決條件
要開始您的 Hadoop 教程並熟悉該框架，您必須具備兩個基本先決條件：
熟悉基本的 Linux 命令
由於 Hadoop 是在 Linux 操作系統（最好是 Ubuntu）上設置的，因此您必須精通基礎級別的 Linux 命令。
熟悉基本的 Java 概念
當您開始學習 Hadoop 教程時，您還可以同時開始學習 Java 的基本概念，包括抽象、封裝、繼承和多態等等。
Hadoop的特點
以下是使其流行的 Hadoop 的主要功能
1) 可靠
Hadoop 具有高度的容錯性和可靠性。 如果任何一個節點出現故障，它不會導致整個集群崩潰——另一個節點將替換故障節點。 因此，Hadoop 集群可以繼續運行而不會動搖。
2) 可擴展
Hadoop 具有高度可擴展性。 它可以與可以使框架更具可擴展性的雲平台集成。
3) 經濟
Hadoop 框架不僅可以部署在配置硬件上，還可以部署在商用硬件（廉價機器）上。 這使得 Hadoop 成為尋求擴展的中小型公司的經濟選擇。
4）分佈式存儲和處理
Hadoop 將任務和文件分別劃分為若干子任務和塊。 這些子任務和塊獨立運行，並以分佈式方式存儲在整個機器集群中。
為什麼要學習 Hadoop？
根據最近的一份研究報告， Hadoop大數據分析市場預計將從 67.1 億美元（截至 2016 年）增長到 2022 年的 406.9 億美元，複合年增長率為 43.4%。 這只能表明，在未來幾年，對大數據的投資將是巨大的。 自然，對大數據框架和 Hadoop 等技術的需求也將加速增長。
當這種情況發生時，對熟練的 Hadoop 專業人員（如 Hadoop 開發人員、Hadoop 架構師、Hadoop 管理員等）的需求將呈指數級增長。
這就是為什麼現在是學習 Hadoop、掌握 Hadoop 技能和掌握 Hadoop 工具的理想時機。 鑑於大數據人才的供需存在巨大的技能差距，這為越來越多的年輕有志者轉向這一領域提供了一個完美的場景。
由於人才短缺，公司願意向應得的專業人士支付巨額的年度薪酬和薪酬待遇。 因此，如果您現在投入時間和精力來獲取 Hadoop 技能，那麼您的職業生涯圖在不久的將來肯定會向上傾斜。
結論：Hadoop 是未來的技術。 當然，它可能不是課程的一個組成部分，但它是並且將是組織運作的一個組成部分。 所以，抓緊時間趕上這波浪潮； 一個繁榮而充實的職業在時間結束時等待著你。
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