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hadoop的核心是什么
Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 -
HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。即使硬件出现故障，它也能以可靠的方式存储数据。
Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。它编写了一个应用程序来处理存储在HDFS中的非结构化和结构化数据。它负责通过将数据划分为独立任务来并行处理大量数据。处理分两个阶段完成Map和Reduce。Map是指定复杂逻辑代码的第一个处理阶段，Reduce是指定轻量级操作的第二阶段处理。
YARN - Hadoop中的处理框架是YARN。它用于资源管理并提供多种数据处理引擎，即数据科学，实时流和批处理。
hadoop原理
hadoop原理：其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，Doug Cutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手
扩展资料
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 。
2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中 。
3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 。
4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配 。
5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低 。
参考资料来源：百度百科-Hadoop
hadoop作用
1.hadoop有三个主要的核心组件：HDFS（分布式文件存储）、MAPREDUCE（分布式的计算）、YARN（资源调度），现在云计算包括大数据和虚拟化进行支撑。 在HADOOP（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大数据处理技术框架，擅长离线数据分析. Zookeeper 分布式协调服务基础组件，Hbase 分布式海量数据库，离线分析和在线业务处理。 Hive sql 数据仓库工具，使用方便，功能丰富，基于MR延迟大，可以方便对数据的分析，并且数据的处理可以自定义方法进行操作，简单方便。 Sqoop数据导入导出工具，将数据从数据导入Hive，将Hive导入数据库等操作。 Flume数据采集框架，可以从多种源读取数据。 Azkaban对操作进行管理，比如定时脚本执行，有图形化界面，上传job简单，只需要将脚本打成bao，可直接上传。 2.hadoop的可以做离散日志分析，一般流程是: 将web中的数据取过来【通过flume】，然后通过预处理【mapreduce,一般只是使用map就可以了】，就是将数据中没有用处的数据去除掉，将数据转换【比如说时间的格式，Agent的组合】，并将数据进行处理之后以固定格式输出，由Hive处理，Hive是作用是将数据转换出一个表，RTL就是写SQL的一个过程，将数据进行分析，然后将数据报表统计，这个时候使用的是pig数据分析【hive一般作为库，pig做分析，我没有使用pig，因为感觉还没有hive的HQL处理方便】，最后将含金量最大的数据放入到mysql中，然后将mysql中的数据变为可视图化的工具。 推荐的使用：当我们浏览一各网页的时候，将数据的值值传递给后台保存到log中，后台将数据收集起来，hadoop中的fiume可以将数据拿到放入到HDFS中，原始的数据进行预处理，然后使用HIVE将数据变为表，进行数据的分析，将有价值的数据放入到mysql，作为推荐使用，这个一般是商城，数据的来源也是可以通过多种方式的，比如说隐形图片、js、日志等都可以作为采集数据的来源。 3.hadoop中的HDFS有两个重要的角色：NameNode、datanode，Yarn有两个主要的主角：ResourceManager和nodeManager. 4.分布式：使用多个节点协同完成一项或者多项业务功能的系统叫做分布式系统，分布式一般使用多个节点组成，包括主节点和从节点，进行分析 5.mapreduce：是使用较少的代码，完成对海量数据的处理，比如wordCount，统计单词的个数。 实现思想：将单词一个一个的遍历，然后将单词加1处理，但是这是集群，那么就每个节点计算自己节点的数据，然后最后交给一个统计的程序完成就可以了，最后将单词和结果输出。
Hadoop是什么，具体有什么用呢
首先Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。结果是对输入域中的单词进行计数，这无疑对处理索引十分有用。但是，假设有两个输入域，第一个是 one small step for man，第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数，然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数，这时得到与前面一样的结果。换句话说，可以在输入域并行使用相同的操作，得到的结果是一样的，但速度更快。这便是 MapReduce 的威力；它的并行功能可在任意数量的系统上使用回到 Hadoop 上，它实现这个功能的方法是：一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce应用程序称为 JobTracker。类似于 NameNode，它是 Hadoop 集群中唯一负责控制 MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后，将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息（物理量和位置）确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个唯一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker通过Hadoop安全部署经验总结，开发出以下十大建议，以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全 。1、先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略，最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略 。2、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策，以及相关的行业法规和政府规章来综合确定 。3、及时发现敏感数据是否暴露在外，或者是否导入到Hadoop中 。4、搜集信息并决定是否暴露出安全风险 。5、确定商业分析是否需要访问真实数据，或者确定是否可以使用这些敏感数据。然后，选择合适的加密技术。如果有任何疑问，对其进行加密隐藏处理，同时提供最安全的加密技术和灵活的应对策略，以适应未来需求的发展 。6、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术，尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话 。7、确保数据保护方案适用于所有的数据文件，以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性 。8、确定是否需要为特定的数据集量身定制保护方案，并考虑将Hadoop的目录分成较小的更为安全的组 。9、确保选择的加密解决方案可与公司的访问控制技术互操作，允许不同用户可以有选择性地访问Hadoop集群中的数据 。10、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据
hadoop三大组件是什么
目前开源hadoop只包含hdfs,mr,和yarn，yarn是hadoop2新增组件。
hdfs是hadoop分布式文件系统，主要采用多备份方式存储文件，可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。
mapreduce是大数据处理并行框架，用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据，在调用过程中可以调整m和r的数目。不过总的来说编程相对复杂，因此诞生了hive。
yarn作为新生控件，主要管理hadoop各个模块运行过程中的任务调度，目前主要有公平调度与容量调度两种模型。如果需要其他组件，需要单独下载安装。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。
Hadoop的优点和缺点是什么
Hadoop的优点：
1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。
2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。
4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。
Hadoop的缺点：
1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。
2、Hadoop不能高效存储大量小文件。
3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。
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大数据中hadoop核心技术是什么
Hadoop项目是以可靠、可扩展和分布式计算为目的而发展而来的开源软件。可靠：有备份，数据不易丢失。hdfs可以备份数据。可扩展： 存储不够，加磁盘，加机器挂磁盘 分析CPU内存资源不够，加机器加内存分布式计算： 多个机器同时计算一个任务的一部分，然后，把每个计算的结果进行汇总。hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。2）Hadoop Distributed FileSystem（Hadoop分布式文件系统HDFS） HDFS是存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。3）Hadoop MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。4）Hadoop YARN（分布式资源管理器）YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源。
