大数据概念、Hadoop组件、HDFS原理剖析

一、大数据
（一）概念：
指的是传统数据处理应用软件不足以处理(存储和计算)它们大而复杂的数据集。
（二）数据级别：
1.MB:普通用户数据级别
2.PB:企业级数据级别
3.ZB:全球数据总量级别
（三）特点：
容量大，种类多，速度快，价值高
（四）Hadoop
1.概念：Apache旗下的一套开源软件平台
2.功能：利用服务式集群，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.核心组件：
Common(基础功能组件)(工具包，RPC框架)JNDI 和 RPC
HDFS(Hadoop Distribute File System分布式文件系统)
YARN(Yet another Resouces Negotiator运算资源调度系统)
MapReduce(Map 和 Reduce 分布式运算编程框架)
4.重点组件：
HDFS：Hadoop 的分布式文件存储系统
MapReduce：Hadoop 的分布式程序运算框架，也可以叫做一种编程模型
Hive：基于 Hadoop 的类 SQL 数据仓库工具
HBase：基于 Hadoop 的列式分布式 NoSQL 数据库
ZooKeeper：分布式协调服务组件
Mahout：基于 MapReduce/Flink/Spark 等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie/Azkaban：工作流调度引擎
Sqoop：数据迁入迁出工具
Flume：日志采集工具
5.分布式系统：
利用多个节点共同协作完成一项或多项具体业务功能的系统
（五）HDFS原理剖析
1.HDFS工作机制：
(1)概述：
1)HDFS 集群分为两大主要角色：namenode、datanode (secondarynamenode 和 client)
2)namenode 负责管理整个文件系统的元数据，并且负责响应客户端的请求
3)datanode 负责管理用户的文件数据块，并且通过心跳机制汇报给 namenode
4)文件会按照固定的大小(dfs.blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台 datanode 上
5)每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的 datanode 上
6)datanode 会定期向 namenode 汇报自身所保存的文件 block 信息，而namenode 则会负责保持文件的副本数量
7)HDFS 的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问 HDFS 都是通过向 namenode 申请来进行
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1.大数据时代，主要需要什么类型的人才？
http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
2.对于大数据开发的学习，最经典的学习路线是什么？
http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html
3.Hadoop是什么，主要有哪几部分组成和Hadoop的影响力
http://www.duozhishidai.com/article-1152-1.html
4.大数据在各行业的应用和趋势
http://www.duozhishidai.com/article-477-1.html
5.大数据人才定义和分类
http://www.duozhishidai.com/article-405-1.html