1.1为什么需要Hadoop
(1)数据分析者面临的问题
– 数据日趋庞大，读写都出现性能瓶颈；
– 用户的应用和分析结果，对实时性和响应时间 要求越来越高；
– 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升。
(2)期待的解决方案
– 解决性能瓶颈，在可见的未来不会出现新瓶颈 之前的技术可以平稳过渡，如SQL；
– 转移成本，如软硬件成本，开发成本，技能培 养成本，维护成本
(3)关系型数据库和Hadoop的比较
课堂笔记
关系型数据库属于集中型的数据方案。
数据大小：
1PB=210GB
访问：
交互式处理—处理在线数据，实时处理，通俗一点就是一问一答的意思。
批处理—处理离线数据，举个例子，学生问老师10个问题，老师将这10个问题解决后，一次性将解答打包给学生。
更新：
一次写入多次读写—eg：百度搜索。（倒排索引）
ps：增删改查，Hadoop中没有改，当写错时，就只有直接覆盖。
另外，关系型数据库的数据结构是表，，在建好的表上增加或删除属性，成本是很大的。
结构：
怎么说呢？在传统关系型数据库Mysql中，比如学生管理系统，其中关于学生的一个表，有很多属性，Sno Sname Sage Ssex Sdept，其中，某些属性对应的属性值是null，存储时是会占空间的，而Hadoop的话，null值是不会占空间的。数据一大，那优势就体现出来了。
完整性：
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，满足不同程度要求的为不同范式。
换句话说，就是规则(约束)，进而有了完整性一说。
因而在关系型数据库中，因为有外键的存在，在删除某个表时，要删除从表信息，才能删除主表的信息。
Hadoop就不同，它是一张大表，就没有关系型数据库的那些麻烦。
那么，问题来了，既然如此，那么我们的生活中就不需要关系型数据库了吗？
举个例子，教务系统，当中有学生的信息，老师的管理，课程的安排等等，不可能只用一张表能装下如此错综复杂的信息。因而我们生活中还是要用关系型数据库！
横向扩展：
嗯...没有图，将就了吧。想象一下，这里有个二维函数，横坐标是服务器的台数，纵坐标是性能，Hadoop和RDBMS(关系型数据库)在第一区间的函数分别是怎样的呢？前者是一个一次函数，一直上升；后者的函数先极速上升，后趋向平缓，进而无论后面增加多少台服务器，性能都趋于定值。
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Hadoop思想-小鱼与鲨鱼，高富帅与屌丝
(4)集群
- 集群的定义
– 集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的 计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的 模式加以管理。
– 一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独 立的服务器。
- 集群的作用
– 在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、 灵活性方面的相对较高的收益
- 使用集群的目的
– 提高性能(横向扩展)
– 降低成本(买一台百万级的服务器，用分布式10万块就可以办到)
– 提高可扩展性(加一台机器，性能呈 上升)
– 增强可靠性(比如说一台机子宕机了)
- 使用集群的场景
– 科学集群
– 负载均衡集群
– 高可用性集群
- 集群的构建
– 从硬件角度来看可以分为节点机系统、通讯系 统、存储系统等
– 软件角度则主要有操作系统、集群操作系统 （COS）、并行环境、编译环境和用户应用软件等
- 集群的关键技术
– 任务调度——进程迁移
(5)Hadoop体系下的分析手段
– 主流:Java 程序
– 海量离线数据处理技术:MapReduce
– 分布式文件系统：HDFS
– NoSQL(Not Only不止一个数据库的意思)数据库:Hbase
– SQL技巧平稳:Hive
1.2Hadoop2.0生态系统
（1）Hadoop自身包括以下内容：
Hadoop Common: hadoop的基础
Hadoop Distributed File System (HDFS): 分布式文件系统
Hadoop YARN: 集群任务资源管理及任务 调度的框架
Hadoop MapReduce: 基于YARN的分布式计算
（2）与hadoop相关的产品大致上分为两大部分：
- 数据服务（Data Services）
要先搭建Hadoop平台！
搭建Hive之前不必要搭建Hbase，但要搭建Hadoop。
– Pig:它使用一个叫做“Pig Latin”的东西来作为 用户交互语言，底层依然是MapReduce。它与 Hive有类似之处，都是用来做大数据处理，但 它似乎比Hive要简单一些，没有“存储”的概念 （metadata,“表”等）， 接口也少。
– HCatalog：这是一个hadoop数据管理层，你 可以用Hive, Pig , MapReduce等来存取 hadoop的数据，而不用关心这些数据是如何存 储的。
- 运行维护（Operational Services）
只能搭建奇数个集群。
- 其他相关产品/项目：
– Mahout: 机器学习和数据挖掘
– Spark：内存计算
– Storm：实时计算
ps：现在其余两个已经被Spark取代。
（3）Hadoop2.0中各种产品的相互关系
ps：灰色的Hadoop自带，绿色的是与Hadoop相关的产品。
Amban：运维工具
Avro：某种协议
Cassandra：最最专业的NoSQL工具
Oozie：向Hadoop提交数据
三大主流的数据库：Cassandra；芒果；Hbase。
