前言
大数据，搞事情呢？哪里来的那么多数据？
先说段套话偷笑“我们生活在这个大数据爆炸的时代，电子设备中存储的数据总量很难预计。IDC曾经发布报告称，2013年全球数据总量为4.4ZB，预计在2020年将达到 44ZB.......”。 好了，现在我们来看看1ZB到底多大，贫穷限制了我的想象力，知识的匮乏限制了我的思维。这个公式貌似是这样的：1ZB=1000EB=1000000PB=10亿Tb=10亿*1024GB=10的21次方个字节。“wow~~~”，“明白了吧？”，“还是不明白”，“不明白就算了，总之只要知道很多数据就可以了。”
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。
中文名 海杜普 外文名 Hadoop 类 别 电脑程序 全 称 Hadoop Distributed File System 核心设计 HDFS和MapReduce 学 科 信息科学
起源
Hadoop起源于Apache Nutch项目，始于2002年，是Apache Lucene的子项目之一 。2004年，Google在“操作系统设计与实现”（Operating System Design and Implementation，OSDI）会议上公开发表了题为MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters（Mapreduce：简化大规模集群上的数据处理）的论文之后，受到启发的Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架，并将它与NDFS（Nutch Distributed File System）结合，用以支持Nutch引擎的主要算法 。
由于NDFS和MapReduce在Nutch引擎中有着良好的应用，所以它们于2006年2月被分离出来，成为一套完整而独立的软件，并被命名为Hadoop。到了2008年年初，hadoop已成为Apache的顶级项目，包含众多子项目，被应用到包括Yahoo在内的很多互联网公司 。
优点
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理 。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度 。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据 。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用 。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点 ：
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 。
2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 。
4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 。
5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低 。
Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++ 。
hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里 。
核心架构
Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心 。
HDFS
对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 1.x版本的一个缺点（单点失败）。在Hadoop 2.x版本可以存在两个NameNode，解决了单节点故障问题 。
存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（1.x版本默认为 64MB，2.x版本默认为128MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议 。
NameNode
NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上 。
实际的 I/O事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。
NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失 。
NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间 。
DataNode
DataNode 也是一个通常在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度 。
DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块 。
文件操作
可见，HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件 。
如果客户机想将文件写到 HDFS 上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机 。
同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS名称空间中的校验和（checksum）文件 。
在最后的文件块发送之后，NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在 EditLog 和 FsImage 文件）。
Linux 集群
Hadoop 框架可在单一的 Linux 平台上使用（开发和调试时），官方提供MiniCluster作为单元测试使用，不过使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop 集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop 假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败 [5] 。
Hadoop和高效能计算、网格计算的区别
在Hadoop 出现之前，高性能计算和网格计算一直是处理大数据问题主要的使用方法和工具，它们主要采用消息传递接口（Message Passing Interface，MPI）提供的API 来处理大数据。高性能计算的思想是将计算作业分散到集群机器上，集群计算节点访问存储区域网络SAN 构成的共享文件系统获取数据，这种设计比较适合计算密集型作业。当需要访问像PB 级别的数据的时候，由于存储设备网络带宽的限制，很多集群计算节点只能空闲等待数据。而Hadoop却不存在这种问题，由于Hadoop 使用专门为分布式计算设计的文件系统HDFS，计算的时候只需要将计算代码推送到存储节点上，即可在存储节点上完成数据本地化计算，Hadoop 中的集群存储节点也是计算节点 。
在分布式编程方面，MPI 是属于比较底层的开发库，它赋予了程序员极大的控制能力，但是却要程序员自己控制程序的执行流程，容错功能，甚至底层的套接字通信、数据分析算法等底层细节都需要自己编程实现。这种要求无疑对开发分布式程序的程序员提出了较高的要求。相反，Hadoop 的MapReduce 却是一个高度抽象的并行编程模型，它将分布式并行编程抽象为两个原语操作，即map 操作和reduce 操作，开发人员只需要简单地实现相应的接口即可，完全不用考虑底层数据流、容错、程序的并行执行等细节。这种设计无疑大大降低了开发分布式并行程序的难度 。
网格计算通常是指通过现有的互联网，利用大量来自不同地域、资源异构的计算机空闲的CPU 和磁盘来进行分布式存储和计算。这些参与计算的计算机具有分处不同地域、资源异构（基于不同平台，使用不同的硬件体系结构等）等特征，从而使网格计算和Hadoop 这种基于集群的计算相区别开。Hadoop 集群一般构建在通过高速网络连接的单一数据中心内，集群计算机都具有体系结构、平台一致的特点，而网格计算需要在互联网接入环境下使用，网络带宽等都没有保证 。
发展现状
Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。Hadoop 技术在互联网领域已经得到了广泛的运用，例如，Yahoo 使用4 000 个节点的Hadoop集群来支持广告系统和Web 搜索的研究；Facebook 使用1 000 个节点的集群运行Hadoop，存储日志数据，支持其上的数据分析和机器学习；百度用Hadoop处理每周200TB 的数据，从而进行搜索日志分析和网页数据挖掘工作；中国移动研究院基于Hadoop 开发了“大云”（Big Cloud）系统，不但用于相关数据分析，还对外提供服务；淘宝的Hadoop 系统用于存储并处理电子商务交易的相关数据。国内的高校和科研院所基于Hadoop 在数据存储、资源管理、作业调度、性能优化、系统高可用性和安全性方面进行研究，相关研究成果多以开源形式贡献给Hadoop 社区 。
除了上述大型企业将Hadoop 技术运用在自身的服务中外，一些提供Hadoop 解决方案的商业型公司也纷纷跟进，利用自身技术对Hadoop 进行优化、改进、二次开发等，然后以公司自有产品形式对外提供Hadoop 的商业服务。比较知名的有创办于2008 年的Cloudera 公司，它是一家专业从事基于ApacheHadoop 的数据管理软件销售和服务的公司，它希望充当大数据领域中类似RedHat 在Linux 世界中的角色。该公司基于Apache Hadoop 发行了相应的商业版本Cloudera Enterprise，它还提供Hadoop 相关的支持、咨询、培训等服务。在2009 年，Cloudera 聘请了Doug Cutting（Hadoop 的创始人）担任公司的首席架构师，从而更加加强了Cloudera 公司在Hadoop 生态系统中的影响和地位。最近，Oracle 也表示已经将Cloudera 的Hadoop 发行版和Cloudera Manager 整合到Oracle Big Data Appliance 中。同样，Intel 也基于Hadoop 发行了自己的版本IDH。从这些可以看出，越来越多的企业将Hadoop 技术作为进入大数据领域的必备技术 。
应用程序
Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容 。
MapReduce
最简单的 MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。在这点上，Hadoop 提供了大量的接口和抽象类，从而为 Hadoop应用程序开发人员提供许多工具，可用于调试和性能度量等 。
MapReduce 本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例（许多 Map 和 Reduce）的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表 。
这里提供一个示例，帮助您理解它。假设输入域是 one small step for man,one giant leap for mankind。在这个域上运行 Map 函数将得出以下的键/值对列表 [7] ：
（one,1） (small,1） (step,1） (for,1） (man,1）(one,1） (giant,1） (leap,1） (for,1） (mankind,1）
如果对这个键/值对列表应用 Reduce 函数，将得到以下一组键/值对：
（one,2） (small,1） (step,1） (for,2） (man,1）（giant,1） (leap,1） (mankind,1）
结果是对输入域中的单词进行计数，这无疑对处理索引十分有用。但是，假设有两个输入域，第一个是 one small step for man，第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数，然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数，这时得到与前面一样的结果。换句话说，可以在输入域并行使用相同的操作，得到的结果是一样的，但速度更快。这便是 MapReduce 的威力；它的并行功能可在任意数量的系统上使用。
回到 Hadoop 上，它是如何实现这个功能的？一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce应用程序称为 JobTracker。类似于 NameNode，它是 Hadoop 集群中惟一负责控制 MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后，将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息（物理量和位置）确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个惟一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker 。
Hadoop 的这个特点非常重要，因为它并没有将存储移动到某个位置以供处理，而是将处理移动到存储 。
区别
Hadoop是Apache软件基金会发起的一个项目，在大数据分析以及非结构化数据蔓延的背景下，Hadoop受到了前所未有的关注 。
Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合 。
MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。例如，在一个关系数据库中，使用一种集合语言执行查询，如SQL。告诉语言想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++，Java)，一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型，MapReduce就是另外一种 。
MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好 。
信息安全
通过Hadoop安全部署经验总结，开发出以下十大建议，以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全 。
1、先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略，最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略 。
2、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策，以及相关的行业法规和GOV规章来综合确定 。
3、及时发现敏感数据是否暴露在外，或者是否导入到Hadoop中。
4、搜集信息并决定是否暴露出安全风险 。
5、确定商业分析是否需要访问真实数据，或者确定是否可以使用这些敏感数据。然后，选择合适的加密技术。如果有任何疑问，对其进行加密隐藏处理，同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略，以适应未来需求的发展 。
6、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术，尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话 。
7、确保数据保护方案适用于所有的数据文件，以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性 。
8、确定是否需要为特定的数据集量身定制保护方案，并考虑将Hadoop的目录分成较小的更为安全的组 。
9、确保选择的加密解决方案可与公司的访问控制技术互操作，允许不同用户可以有选择性地访问Hadoop集群中的数据 [10] 。
10、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据 。
http://www.virplus.com/thread-1299.htm
转载请注明:2020-5-9 于 VirPlus 发表
