学习大数据Hadoop——心得体会

* 总结与体会 <>
1.项目总结

-- 1. HBase是什么？

    1. 分布式

    2. 可扩展

    3. 支持海量数据的存储

    4. NoSQL的数据库。

-- 2. 说明：

   a、NoSQL: Not only SQL，不仅仅是一个数据库

   b、是基于谷歌的三篇论文之bigtable生成的。

   c、HBase：理解为Hadoop base  

-- 3. 大数据框架：

   a、数据的存储：hdfs / hive / hbase

   b、数据的传输：flume / sqoop

   c、数据的计算：tez / mr / spark / flink

-- 4. 和传统数据库的差别：

   传统数据库的结构：数据库 --> 表 --> 行和列

   HBase的结构 ： namespace(命名空间) --> table --> 列族 --> 行和列 --> orgion --> store

   HBase可以理解为多维的map，嵌套的map结构。

HBase逻辑结构

 

Hbase物理结构

 

数据模型

 

2.心得体会

互联网的快速发展带来了数据快速增加，海量数据的存储已经不是一台机器所能处理的问题了。Hadoop的技术就应运而生。在看了超人学院吴超老师的讲解之后，对这个概念有了一个比较系统的了解。可以讲Hadoop的核心内容看作是两个部分，一个是分布式存储，一个是分布式计算。

对于分布式存储，Hadoop有自己的一套系统来处理叫Hadoop distribution file
system。为什么分布式存储需要一个额外的系统来处理呢，而不是就把1TB以上的文件分开存放就好了呢。如果不采用新的系统，我们存放的东西没办进行一个统一的管理。存放在A电脑的东西只能在连接到A去找，存在B的又得单独去B找。繁琐且不便于管理。而这个分布式存储文件系统能把这些文件分开存储的过程透明化，用户看不到文件是怎么存储在不同电脑上，看到的只是一个统一的管理界面。现在的云盘就是很好的给用户这种体验。

对于分布式计算。在对海量数据进行处理的时候，一台机器肯定也是不够用的。所以也需要考虑将将数据分在不同的机器上并行的进行计算，这样不经可以节省大量的硬件的I/O开销。也能够将加快计算的速度。Hadoop对分布式计算的系统为MapReduce。

Map即将数据分开存放进行计算，Reduce将分布计算的得到的结果进行整合，最后汇总得到一个最终的结果。这样对Hadoop的技术有一个清晰框架思路。

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