Chapter2-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第二章-大数据处理架构Hadoop.ppt

《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@ 厦门大学计算机科学系 2015年版 林子雨 厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@ 主页：/linziyu 第二章 大数据处理架构Hadoop（PPT版本号：2015年6月第1.0版） 《大数据技术原理与应用》 /post/bigdata 温馨提示：编辑幻灯片母版，可以修改每页PPT的厦大校徽和底部文字 提纲 2.1 概述 2.2 Hadoop项目结构 2.3 Hadoop的安装与使用 欢迎访问《大数据技术原理与应用》教材官方网站： /post/bigdata 本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9 2.1 概述 2.1.1 Hadoop简介 2.1.2 Hadoop发展简史 2.1.3 Hadoop的特性 2.1.4 Hadoop的应用现状 2.1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务，如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都支持Hadoop 2.1.2 Hadoop发展简史 Hadoop最初是由Apache Lucene项目的创始人Doug Cutting开发的文本搜索库。Hadoop源自始于2002年的Apache Nutch项目——一个开源的网络搜索引擎并且也是Lucene项目的一部分 在2004年，Nutch项目也模仿GFS开发了自己的分布式文件系统NDFS（Nutch Distributed File System），也就是HDFS的前身 2004年，谷歌公司又发表了另一篇具有深远影响的论文，阐述了MapReduce分布式编程思想 2005年，Nutch开源实现了谷歌的MapReduce Hadoop的标志 2.1.2 Hadoop发展简史 到了2006年2月，Nutch中的NDFS和MapReduce开始独立出来，成为Lucene项目的一个子项目，称为Hadoop，同时，Doug Cutting加盟雅虎 2008年1月，Hadoop正式成为Apache顶级项目，Hadoop也逐渐开始被雅虎之外的其他公司使用 2008年4月，Hadoop打破世界纪录，成为最快排序1TB数据的系统，它采用一个由910个节点构成的集群进行运算，排序时间只用了209秒 在2009年5月，Hadoop更是把1TB数据排序时间缩短到62秒。Hadoop从此名声大震，迅速发展成为大数据时代最具影响力的开源分布式开发平台，并成为事实上的大数据处理标准 2.1.3 Hadoop的特性 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个方面的特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 2.1.3 Hadoop的应用现状 Hadoop凭借其突出的优势，已经在各个领域得到了广泛的应用，而互联网领域是其应用的主阵地 2007年，雅虎在Sunnyvale总部建立了M45——一个包含了4000个处理器和1.5PB容量的Hadoop集群系统 Facebook作为全球知名的社交网站，Hadoop是非常理想的选择，Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面 国内采用Hadoop的公司主要有百度、淘宝、网易、华为、中国移动等，其中，淘宝的Hadoop集群比较大 2.2 Hadoop项目结构 经过多年的发展，Hadoop项目不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目（如图2-2所示） 除了核心的HDFS和MapReduce以