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分布式和集群的概念:

hadoop架构的三大组件:Hdfs,MapReduce,Yarn 

1.hdfs 分布式文件存储系统  Hadoop Distributed File System

2.MapReduce 分布式计算框架

3.Yarn 资源调度管理框架

三个组件的依赖关系是:

hive数据仓库处理工具

hive的大体流程:

Apache hive的两大组件:

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任务:

1.确认hadoop,hive环境搭建完成
2.确认能使用hadoop,hive启动服务的命令,datagrip连接hive服务操作
3.背诵/流畅表达 hadoop的架构,各组件之间的关系
4.说明hive的流程,元数据的概念

分布式和集群的概念:

分布式:将一个大任务分解成多个不同的子任务,由每个服务器来工作单独1个子任务,

并且每台服务器都缺一不可，如果某台服务器故障，则网站部分功能缺失，或导致整体无法运行。存在的主要作用是大幅度的提高效率，缓解服务器的访问和存储压力。

集群:将几台服务器集中在一起,运行同一个任务.每台服务器并不是缺一不可，存在的作用主要是缓解并发压力和单点故障转移问题,当一个服务器宕机后,另一个服务器可以直接衔接工作。

分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

分布式存储:一台计算机无法进行存储,则由多台计算机来存储
分布式计算:一台计算机的性能无法达到计算的要求,则用多台计算机来进行计算

hadoop架构的三大组件:Hdfs,MapReduce,Yarn 

1.hdfs 分布式文件存储系统  Hadoop Distributed File System

解决大数据的海量存储问题

HDFS 由三个组件构成：NameNode（NN）、DataNode（DN）、SecondaryNameNode（SNN）,他们的职责分别是

1.由namenode作为主节点,为从节点分配存储任务以及管理,NameNode是HDFS的核心，集群的主角色，被称为Master。

2.Secondary NameNode（次要名称节点）是一个辅助节点，它的作用是帮助主要的NameNode 执行一些重要的管理任务，以提高HDFS的可靠性和性能。

当发生故障时，例如NameNode宕机或数据损坏，HDFS需要恢复到故障发生前的状态。这时，Secondary NameNode就发挥作用了,但只能恢复部分。

3.datanode作为从节点,进行数据的存储,DataNode负责将实际数据存储在HDFS中。是集群的从角色，被称为Slave。

2.MapReduce 分布式计算框架

 '分散,汇总'模式的分布式计算框架,解决海量数据计算

MapReduce的核心思想: 分而治之,map负责分解,reduce负责合并,将任务分解成若干个map任务和reduce任务

当启动一个 MapReduce 任务时，Map 端会读取 HDFS 上的数据，将数据映射成所需要的键值对类型并传到 Reduce 端。Reduce 端接收 Map 端传过来的键值对类型的数据，根据不同键进行分组，对每一组键相同的数据进行处理，得到新的键值对并输出到 HDFS，这就是 MapReduce 的核心思想。

3.Yarn 资源调度管理框架

MapReduce是基于yarn运行的,没有yarn一般就无法运行MapReduce程序

资源调度的作用:对于资源的利用,有规划,有管理的调度资源使用,是效率最高的方式

对程序进行资源调度的重要性:服务器会运行多个程序,每个程序对资源的使用都不同,

程序没有节省的概念,有多少就会用多少,所以为了提高资源利用率,调度是必须的

YARN主要有RM和NM等组件组成,他们的职责分别是:

ResourceManager: 接收用户的计算请求任务,

                                监控NodeManager,

                                资源分配和调度

    NodeManager: 负责执行主节点分配的任务(给MR的计算程序提供资源),

                                管理单个节点上的资源,

                                处理来自ResourceManager的命令

三个组件的依赖关系是:

MapReduce的计算所用的数据,是来自于HDFS中存储的数据
MapReduce 的计算所用的资源,是来自于YARN所调度分配的

hive数据仓库处理工具

hive是基于hadoop的数据仓库工具,可以对于存储在hadoop文件中的数据集进行数据整理,特殊查询和分析处理

Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。

Hive的本质:将SQL语句转化成MapReduce程序

Hive处理的数据存储在HDFS
Hive分析数据底层实现的是MR
执行程序运行在Yarn上

MapReduce支持程序开发,但不支持SQL开发.

在大数据中使用SQL语言是最方便的,但MapReduce又不支持sql,所以有了Apache Hive这样的分布式SQL计算工具,可以将sql语句翻译成MapReduce程序运行

什么是分布式SQL计算?

以分布式的形式,执行SQL语句,进行数据统计分析

hive的大体流程:

流程表达1:用户编写sql语句 --- hive进行翻译.解析.优化.--- 语句底层在MapReduce运行--得到结果

流程表达2:Hive通过用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令（SQL），使用自己的Driver，结合元数据（Metastore），将这些指令翻译成MR，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

问题:那么不用hive来翻译,直接写MapReduce语句来处理大数据可以吗?

回答:可以,但需要掌握java,python等编程语言,成本太大

使用hive的好处:操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单,容易上手)

底层执行Mapreduce,可以完成分布式海量数据的sql处理.

元数据概念:为了描述数据而存在的数据

SQL语句翻译成分布式的MapReduce中需要拥有两个核心功能,也是

Apache hive的两大组件:

1.元数据管理:数据的位置,数据的结构:等对数据的描述(比如为什么beijing在city这一列),帮助记录各类元数据

2.SQL解析器:实现SQL语句的分析,底层优化,到MR程序的转换,提交mr程序运行并收集执行结果