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# Hadoop生态系统的知识点有哪些
## 一、Hadoop生态系统概述
Hadoop生态系统是一个由Apache基金会主导开发的分布式计算框架集合，核心设计目标是**高可靠性**、**高扩展性**和**高容错性**。经过十余年发展，已形成包含存储、计算、资源管理、数据采集等多组件的完整技术栈。
### 1.1 核心设计思想
- **分布式存储**：数据分块存储在集群多个节点
- **移动计算而非数据**：将计算任务推送到数据所在节点
- **容错机制**：自动处理节点故障和数据丢失
### 1.2 发展历程
| 阶段 | 主要特征 |
|-----------|-----------------------------------|
| 2006-2008 | HDFS+MapReduce雏形形成 |
| 2009-2012 | HBase、ZooKeeper等组件加入 |
| 2013-2016 | YARN架构革新，Spark等新计算框架涌现|
| 2017至今 | 云原生整合，Kubernetes支持 |
## 二、核心组件详解
### 2.1 HDFS（Hadoop Distributed File System）
**架构组成**：
- NameNode：元数据管理（内存存储文件树结构）
- DataNode：实际数据存储（默认块大小128MB）
- Secondary NameNode：定期合并fsimage和edits日志
```java
// 典型Java API示例
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
FSDataOutputStream out = fs.create(new Path("/user/test/data.txt"));
关键特性： - 机架感知策略（副本放置策略） - 安全模式（启动时的自检机制） - 快照功能（2.x版本引入）
架构革新将资源管理与作业调度分离： - ResourceManager：全局资源调度 - NodeManager：单个节点资源管理 - ApplicationMaster：应用级任务管理
调度器对比：
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| FIFO Scheduler | 简单但资源利用率低 | 测试环境 |
| Capacity | 队列间资源共享 | 多租户环境 |
| Fair | 动态资源分配 | 交互式查询 |
执行阶段：
1. Input Split：输入数据分片（默认与HDFS块对齐）
2. Map阶段：map(k1,v1) -> list(k2,v2)
3. Shuffle：分区、排序、合并（网络I/O密集型）
4. Reduce阶段：reduce(k2,list(v2)) -> list(k3,v3)
优化技巧： - 使用Combiner减少网络传输 - 合理设置Reduce任务数（0.95~1.75倍节点数） - 自定义Writable数据类型避免文本解析开销
Hive特点： - SQL方言HQL - 元数据存储在RDBMS（如MySQL） - 执行引擎可选MapReduce/Tez/Spark
-- 典型分析查询
CREATE TABLE user_behavior (
user_id BIGINT,
item_id BIGINT,
category STRING
) PARTITIONED BY (dt STRING);
INSERT OVERWRITE TABLE user_behavior
PARTITION (dt='2023-08-20')
SELECT user_id, item_id, category FROM source_table;
Impala对比： - 内存计算架构 - 无MapReduce开销 - 适合交互式查询
Spark核心抽象： - RDD（弹性分布式数据集） - DAG执行引擎（比MapReduce快10-100倍） - 内存计算（persist()控制存储级别）
# PySpark示例
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "WordCount")
text_file = sc.textFile("hdfs://...")
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
.map(lambda word: (word, 1)) \
.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
Flink优势： - 真正的流处理（Spark是微批处理） - 事件时间语义 - 状态管理机制完善
HBase架构： - RegionServer处理读写请求 - WAL（Write-Ahead Log）保证数据安全 - LSM树存储结构（顺序写优势）
数据模型：
| 概念 | 对应关系型数据库 |
|---|---|
| Namespace | Database |
| Table | Table |
| Column Family | 列分组 |
| Qualifier | 列名 |
Flume核心组件： - Source（数据源：如exec、kafka） - Channel（存储：memory/file） - Sink（输出：HDFS、HBase等）
Kafka关键配置：
# server.properties
num.partitions=3
default.replication.factor=2
log.retention.hours=168
ZooKeeper典型应用： - HDFS HA故障转移 - Kafka控制器选举 - YARN ResourceManager HA
监控方案： - Ambari：Web可视化管控 - Prometheus+Grafana：指标监控 - ELK：日志分析
Avro特点： - 二进制格式紧凑 - Schema随数据存储 - 支持动态类型
// 示例Schema
{
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "age", "type": "int"}
]
}
Airflow核心概念： - DAG（有向无环图） - Operator（执行单元） - Task Instance（任务实例）
# 示例DAG定义
default_args = {
'owner': 'data_team',
'retries': 3
}
with DAG('etl_pipeline',
default_args=default_args,
schedule_interval='@daily') as dag:
ingest = BashOperator(task_id='ingest', ...)
process = PythonOperator(task_id='process', ...)
ingest >> process
HDFS优化：
YARN配置：
<!-- yarn-site.xml -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>物理内存的80%</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>单容器最大内存</value>
</property>
云原生转型：
生态融合：
整合：
注：本文统计字数约2350字，实际使用时可根据需要调整各章节深度。建议读者通过官方文档（https://hadoop.apache.org）获取最新技术动态。 “`
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