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1.hadoop 1.0.0 Դ?源码?
2.Hadoop各个版本之间有什么区别？
3.Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系
4.Hadoop如何处理?如何增强Hadoop 安全?

hadoop 1.0.0 Դ??

       在apache上下载的hbase，默认的源码编译版本是根据hadoop-1.0.3的。需要用其他版本的源码hadoop的，要对hbase进行重新编译。源码编译并不难，源码但是源码极限源码网第一次，还是源码出了很多很多状况。PS：HBase版本：hbase-0..1hadoop版本2.0.，源码下载maven。源码（hbase是源码用maven编译的，hadoop用ant）2，源码hbase的源码微信能查溯源码吗是真的吗pom.xml里面hadoop2.0用的是2.0.0-alpha，编辑pom.xml，源码把2.0.0-alpha改成：2.0.0-alpha。源码3，源码到hbase-0..1的安装目录下，执行如下语句：Shell代码${ MAVEN_HOME}/bin/mvn-e-Dmaven.test.skip.exec=true-Dhadoop.profile=2.0package然后就是等待了，大概讲下各个参数的含义：-e编译时打印出详细错误信息-Dmaven.test.skip.exec=true编译时跳过测试步骤-Dhadoop.profile=2.0编译时使用hadoop.profile2.0，也就是针对2.0的hadoop编译。4，然后就是到target路径下找hbase-0..1.tar.gz的包，用这个包部署。

Hadoop各个版本之间有什么区别？

       Hadoop的福建非溯源码燕窝批发价格不同版本主要分为开源社区版和商业版，以及根据版本号划分的三个主要系列：1.x、2.x和3.x。社区版由Apache软件基金会维护，如Hadoop.apache.org，而商业版则由诸如Cloudera、MapR和HortonWorks等公司基于社区版进行定制和优化。

       1.x系列以Hadoop 1.0为代表，包含HDFS和MapReduce，但架构较旧，已被淘汰。Hadoop 2.0引入了YARN和增强的小程序源码厂家价格不一样MapReduce，提供更好的扩展性和性能，支持多种计算框架，是更推荐的版本。Hadoop 3.0在2.0基础上进行了功能升级，尽管可能在一些组件上还未完全成熟。

       课程中采用的是Apache Hadoop 3.3.0，它包含HDFS和YARN集群，以及MapReduce编程框架。集群由HDFS（NameNode, DataNode, SecondaryNameNode）和YARN（ResourceManager, NodeManager）组成，用于数据存储和资源调度。Hadoop的项目源码上传到百度网盘部署方式包括单机模式（独立模式和伪分布式模式）以及生产环境的群集模式。

       在生产环境中，重新编译Hadoop可能出于使用本地库或自定义需求，而Hadoop安装包的目录结构包括bin（脚本）、etc（配置文件）、include（头文件）、lib（动态库和静态库）、libexec（服务配置）、sbin（管理脚本）和share（jar包）等部分。

Hadoop，MapReduce，YARN和Spark的区别与联系

       ã€€ã€€ï¼ˆ1） Hadoop 1.0

       ã€€ã€€ç¬¬ä¸€ä»£Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0..X，0..x。

       ã€€ã€€ï¼ˆ2） Hadoop 2.0

       ã€€ã€€ç¬¬äºŒä»£Hadoop，为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的。针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出了HDFS Federation，它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展；针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持方面的不足，提出了全新的资源管理框架YARN(Yet Another Resource Negotiator)，它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开，分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现，其中，ResourceManager负责所有应用程序的资源分配，而ApplicationMaster仅负责管理一个应用程序。对应Hadoop版本为Hadoop 0..x和2.x。

       ã€€ã€€ï¼ˆ3） MapReduce 1.0或者MRv1（MapReduceversion 1）

       ã€€ã€€ç¬¬ä¸€ä»£MapReduce计算框架，它由两部分组成：编程模型（programming model）和运行时环境（runtime environment）。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段将输入数据解析成key/value，迭代调用map()函数处理后，再以key/value的形式输出到本地目录，而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理，并将最终结果写到HDFS上。它的运行时环境由两类服务组成：JobTracker和TaskTracker，其中，JobTracker负责资源管理和所有作业的控制，而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。

       ã€€ã€€ï¼ˆ4）MapReduce 2.0或者MRv2（MapReduce version 2）或者NextGen MapReduc

       ã€€ã€€MapReduce 2.0或者MRv2具有与MRv1相同的编程模型，唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后，运行于资源管理框架YARN之上的MRv1，它不再由JobTracker和TaskTracker组成，而是变为一个作业控制进程ApplicationMaster，且ApplicationMaster仅负责一个作业的管理，至于资源的管理，则由YARN完成。

       ã€€ã€€ç®€è€Œè¨€ä¹‹ï¼ŒMRv1是一个独立的离线计算框架，而MRv2则是运行于YARN之上的MRv1。

       ã€€ã€€ï¼ˆ5）Hadoop-MapReduce（一个离线计算框架）

       ã€€ã€€Hadoop是google分布式计算框架MapReduce与分布式存储系统GFS的开源实现，由分布式计算框架MapReduce和分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）组成，具有高容错性，高扩展性和编程接口简单等特点，现已被大部分互联网公司采用。

       ã€€ã€€ï¼ˆ6）Hadoop-YARN(Hadoop 2.0的一个分支，实际上是一个资源管理系统)

       ã€€ã€€YARN是Hadoop的一个子项目（与MapReduce并列），它实际上是一个资源统一管理系统，可以在上面运行各种计算框架（包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等）。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€å½“前Hadoop版本比较混乱，让很多用户不知所措。实际上，当前Hadoop只有两个版本：Hadoop 1.0和Hadoop 2.0，其中，Hadoop 1.0由一个分布式文件系统HDFS和一个离线计算框架MapReduce组成，而Hadoop 2.0则包含一个支持NameNode横向扩展的HDFS，一个资源管理系统YARN和一个运行在YARN上的离线计算框架MapReduce。相比于Hadoop 1.0，Hadoop 2.0功能更加强大，且具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€Borg/YARN/Mesos/Torca/Corona一类系统可以为公司构建一个内部的生态系统，所有应用程序和服务可以“和平而友好”地运行在该生态系统上。有了这类系统之后，你不必忧愁使用Hadoop的哪个版本，是Hadoop 0..2还是 Hadoop 1.0，你也不必为选择何种计算模型而苦恼，因此各种软件版本，各种计算模型可以一起运行在一台“超级计算机”上了。

       ã€€ã€€ä»Žå¼€æºè§’度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而这些系统的开发者则在自己的网站上或者论文里与MapReduce对比，鼓吹自己的系统多么先进高效，而出现了YARN之后，则形势变得明朗：MapReduce只是运行在YARN之上的一类应用程序抽象，Spark和Storm本质上也是，他们只是针对不同类型的应用开发的，没有优劣之别，各有所长，合并共处，而且，今后所有计算框架的开发，不出意外的话，也应是在YARN之上。这样，一个以YARN为底层资源管理平台，多种计算框架运行于其上的生态系统诞生了。

       ã€€ã€€

       ã€€ã€€ç›®å‰spark是一个非常流行的内存计算（或者迭代式计算，DAG计算）框架，在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天，spark的出现不禁让大家眼前一亮。

       ã€€ã€€ä»Žæž¶æž„和应用角度上看，spark是一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性，通常不会被采用），而不包含任何资源管理和调度相关的实现，这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上，典型的代表是mesos和yarn，我们称之为“spark on mesos”和“spark on yarn”。将spark运行在资源管理系统上将带来非常多的收益，包括：与其他计算框架共享集群资源；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。

       ã€€ã€€FrameWork On YARN

       ã€€ã€€è¿è¡Œåœ¨YARN上的框架，包括MapReduce-On-YARN, Spark-On-YARN, Storm-On-YARN和Tez-On-YARN。

       ã€€ã€€ï¼ˆ1）MapReduce-On-YARN：YARN上的离线计算；

       ã€€ã€€ï¼ˆ2）Spark-On-YARN：YARN上的内存计算；

       ã€€ã€€ï¼ˆ3）Storm-On-YARN：YARN上的实时/流式计算；

       ã€€ã€€ï¼ˆ4）Tez-On-YARN：YARN上的DAG计算

Hadoop如何处理?如何增强Hadoop 安全?

       Hadoop是由Apache软件基金会开源的一个分布式计算系统，它能在普通服务器集群上实现大数据的存储、处理和分析。该平台允许用户编写分布式应用程序，这些程序能够在成千上万的普通硬件服务器上并行运行，从而充分利用集群的处理能力来处理海量数据。Hadoop的第一个版本0..1于年由雅虎发布；年，雅虎利用Hadoop实现了全网范围的搜索；年，雅虎将Hadoop的内部版本开源，随后IBM加入了Hadoop的开发；年，Facebook宣布其运行的是世界上最大的Hadoop集群；年，Apache发布了Hadoop 1.0版本；年，Hadoop升级到2.0版本。

       Hadoop的架构设计用于支持大规模数据的处理。它由多个组件组成，包括HBase、Hive、Pig、Chukwa、Oozie和ZooKeeper等，其中核心组件是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。HDFS是一个构建在JAVA之上的分布式文件系统，它负责存储集群中的文件，并由NameNode和DataNode两个主要节点组成。MapReduce是一个基于Google核心计算模型的编程框架，它抽象了在大规模集群上运行的并行计算过程，将问题分解成可并行处理的小任务，再将结果汇总。

       HDFS采用master/slave架构，NameNode作为中心服务器管理文件系统的命名空间和客户端的访问，而DataNode负责存储数据和执行数据块的操作。文件在HDFS中以数据块的形式存在，每个数据块都有唯一ID，并存储在多个DataNode上。NameNode负责维护文件系统目录树信息、文件与数据块的映射关系以及块的位置信息。MapReduce通过JobTracker和TaskTracker进程实现任务的分配和执行。

       Hadoop的安全性问题在过去一直被关注。在Hadoop 1.0.0版本之前，系统缺乏安全机制，如用户到服务的认证、服务到服务的认证、数据节点的授权等。自年起，Apache开始增强Hadoop的安全特性，以解决这些潜在的安全隐患。在后续的版本中，Hadoop逐渐增加了安全功能，但在升级到这些版本时，可能需要重新审视和调整现有的应用程序以确保兼容性。