Hadoop生态圈（一）
目录
Hadoop特性
Hadoop的三大组件
集群介绍
广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈
Hadoop特性
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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。
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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。
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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。
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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。
Hadoop的三大组件
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HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储
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YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度
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MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
集群介绍
HADOOP 集群具体来说包含两个集群：HDFS 集群和 YARN 集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。
HDFS 集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode
YARN 集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：
ResourceManager、NodeManager
那 mapreduce 是什么呢？它其实是一个分布式运算编程框架，是应用程序开发包，由用户按照编程规范进行程序开发，后打包运行在 HDFS 集群上，并且受到 YARN 集群的资源调度管理。
Hadoop 部 署 方 式 分 三 种 ， Standalone mode （ 独 立 模 式 ）、 Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）、Cluster mode（群集模式），其中前两种都是在单机部署。
独立模式又称为单机模式，仅 1 个机器运行 1 个 java 进程，主要用于调试。
伪分布模式也是在 1 个机器上运行 HDFS 的 NameNode 和 DataNode、YARN 的ResourceManger 和 NodeManager，但分别启动单独的 java 进程，主要用于调试。
集群模式主要用于生产环境部署。会使用 N 台主机组成一个 Hadoop 集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。
我们以 3 节点为例进行搭建，角色分配如下：
node1 NameNode DataNode ResourceManager
node2 DataNode NodeManager SecondaryNameNode
node3 DataNode NodeManager