1、Hadoop生态概况
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点
Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下
2、HDFS
源自谷歌的GFS论文，发表于2013年10月，HDFS是GFS的克隆版，HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障
HDFS简化了文件一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序，它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器
3、Mapreduce
源自于谷歌的MapReduce论文，用以进行大数据量的计算，它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分
4、HBASE(分布式列存数据库)
源自谷歌的Bigtable论文，是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库
5、zookeeper
解决分布式环境下数据管理问题，统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等
6、HIVE
由Facebook开源，定义了一种类似sql查询语言，将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行
7、flume
日志收集工具
8、yarn分布式资源管理器
是下一代mapreduce，主要解决原始的Hadoop扩展性较差，不支持多种计算框架而提出的，架构如下
对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习裙：606859705，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！
9、spark
spark提供了一个更快更通用的数据处理平台，和Hadoop相比，spark可以让你的程序在内存中运行
10、kafka
分布式消息队列，主要用于处理活跃的流式数据
11、Hadoop伪分布式部署
目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个，都是国外厂商，分别是
1、Apache原始版本
2、CDH版本，对于国内用户而言，绝大多数选择该版本
3、HDP版本
这里我们选择CDH版本hadoop-2.6.0-cdh6.8.2.tar.gz，环境是CentOS7.1，jdk需要1.7.0_55以上
[root@hadoop1 ~]# useradd hadoop
我的系统默认自带的java环境如下
增加如下环境变量
做好如下授权
这里以Hadoop用户来进行管理和启动Hadoop的各种服务
查看服务启动情况
