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Hadoop 简介

1. 什么是 Hadoop？

Hadoop 是一个 分布式存储与计算框架，用于大规模数据处理。最初由 Apache 基金会开发，能够处理 PB 级别 的数据，具有 高容错性、可扩展性和高吞吐量 等特点。

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2. Hadoop 的核心组件

Hadoop 主要由以下几个核心组件组成：

2.1 HDFS（Hadoop Distributed File System）——分布式存储

HDFS 负责将大文件拆分存储到多个节点上，并进行数据冗余，提高容错能力。

特点：

• 块存储（默认 128MB/256MB）
• 主从架构（NameNode 负责元数据管理，DataNode 负责数据存储）
• 多副本机制（默认 3 份，保证数据安全）

2.2 YARN（Yet Another Resource Negotiator）——资源管理

YARN 负责管理 Hadoop 集群的计算资源，调度作业执行。

特点：

• 任务调度与资源管理分离
• 任务并行处理，提高资源利用率
• 任务失败自动恢复

2.3 MapReduce——分布式计算框架

MapReduce 是 Hadoop 的计算引擎，采用 “Map + Reduce” 计算模型：

• Map（映射）：将数据切分成小任务并并行处理
• Reduce（归约）：汇总 Map 结果，得到最终计算结果

2.4 Hadoop Common

Hadoop 的通用工具库，提供基础 API 以支持 HDFS、YARN 和 MapReduce 交互。

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3. Hadoop 的优势

• 高可扩展性：可以横向扩展至成千上万个节点
• 高容错性：数据自动复制，节点故障时数据仍可恢复
• 高吞吐量：适用于大规模批处理任务
• 低成本：可运行在普通商用服务器上
• 开源生态：丰富的组件，如 Hive（SQL 查询）、HBase（NoSQL 数据库）、Spark（内存计算）等

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4. Hadoop 的生态系统

Hadoop 生态包含多个大数据处理工具：

组件	作用
HDFS	分布式存储
YARN	资源管理
MapReduce	分布式计算
Hive	SQL 查询引擎（类似数据库）
HBase	分布式 NoSQL 数据库
Spark	内存计算框架（比 MapReduce 快）
Flink	流计算框架
Sqoop	结构化数据导入/导出
Kafka	分布式消息队列
ZooKeeper	分布式协调工具

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5. Hadoop 适用场景

• 离线大数据分析（如日志分析、用户行为分析）
• 数据存储与备份（替代传统数据库）
• 机器学习 & AI（结合 Spark、Flink 进行训练）
• 搜索引擎索引（如 Elasticsearch 后端存储）
• 大规模 ETL 处理（数据清洗、转换）

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6. Hadoop vs 其他大数据框架

特性	Hadoop	Spark	Flink
计算模式	批处理（MapReduce）	内存计算	实时流处理
速度	慢	快（内存计算）	更快（低延迟）
适用场景	日志分析、数据仓库	机器学习、数据分析	实时数据流
生态	丰富	与 Hadoop 兼容	适用于流式数据

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7. Hadoop 文件系统基本命令

Hadoop 提供了一系列 HDFS 命令来管理文件和目录。

7.1 文件与目录操作

# 查看 HDFS 目录结构
hdfs dfs -ls /path# 创建目录
hdfs dfs -mkdir /path/to/dir# 上传文件到 HDFS
hdfs dfs -put localfile /hdfs/path# 从 HDFS 下载文件
hdfs dfs -get /hdfs/path localfile# 删除 HDFS 文件或目录
hdfs dfs -rm -r /path/to/delete