hadoop系统原理
1.Hadoop介绍
Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。
狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：
HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储
YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度
MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。
当下的Hadoop已经成长为一个庞大的体系，随着生态系统的成长，新出现的项目越来越多，其中不乏一些非Apache主管的项目，这些项目对HADOOP是很好的补充或者更高层的抽象。
2.Hadoop的特点
扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。
成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。
高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。
可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
3.Hadoop的历史版本
1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等，该版本已被淘汰
2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性,是现在使用的主流版本。
3.x版本系列：对HDFS、MapReduce、YARN都有较大升级，还新增了Ozone key-value存储。
4.Hadoop的架构和模型介绍
由于Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，即hadoop 3.0。Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。
Apache hadoop 项目组最新消息，hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。改变最大的是hdfs,hdfs 通过最近block块计算，根据最近计算原则，本地block块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果，比Spark快10倍。
hadoop系统原理
答：成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Had...
hadoop原理
答：hadoop原理：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...
从文件系统、编程模型、分布式存储系统和Hadoop等方面阐释大数据处理...
答：4. Hadoop：Hadoop是处理大数据的一个开源软件框架，它包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个核心组件。HDFS用于存储和管理大规模数据集，具有高容错性和可扩展性。MapReduce用于并行计算和处理大规模数据，通过将数据划分为多个块，并在多个计算节点上并行执行计算任务，从而实现高效的...
Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程分析
答：当我们用hadoop处理大批量的大数据时,一种最常见的情况就是job启动的mapper数量太多而超出系统限制,导致hadoop抛出异常终止执行。 解决方案:减少mapper的数量!具体如下: a.输入文件数量巨大,但不是小文件 这种情况可通过增大每个mapper的inputsize,即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。增大blocksize...
NameNode HA实现原理
答：① 首先ZKFC会尝试调用旧Active NameNode的HAServiceProtocol RPC接口的transitionToStandby方法，看能否将状态切换为Standby； ② 如果调用transitionToStandby方法切换状态失败，那么就需要执行Hadoop自带的隔离措施，Hadoop目前主要提供两种隔离措施： sshfence：SSH to the Active NameNode and kill the p...
zookeeper是什么意思?
答：它的原理：ZooKeeper是以Fast Paxos算悔判法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有弊敬可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos做了一些优化，通过选举产生一个leader (领导者)，只有leader才能提交proposer，具体算法可见Fast Paxos。因此，要想弄懂...
什么是大数据时代的思维
答：一、数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。二、数据...
实战Hadoop图书目录
答：第1章，"神奇的大象——Hadoop"，从初识Hadoop的基本概念，到实际操作体验，再到全球Hadoop社区的特色，让你对这个分布式计算平台有初步认识。第2章，"分久必合——MapReduce"，首先介绍基础概念，通过"Hello World"实例学习文字计数，深入探讨MapReduce的原理，并实战演示倒排索引和海量数据排序。第3章，...
大数据时代发展历程是什么?
答：Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统,这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看,Hadoop由两项关键服务构成:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据存储服务,以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是,提供一个使对结构化和复杂数据...
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答：978-7-111-43052-0 大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战 978-7-111-40392-0 分布式系统：概念与设计（原书第5版）978-7-111-45244-7 Hadoop应用开发技术详解 978-7-111-41766-8 Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理 978-7-111-42226-6 Hadoop技术内幕：深入解析...
