Hadoop/Spark 生态是大数据处理的核心技术体系，专为解决海量数据的存储、计算和分析问题而设计。以下从底层原理到核心组件详细讲解，帮助你快速建立知识框架！
一、为什么需要 Hadoop/Spark？
- 传统单机瓶颈：
- 数据量超过单机存储极限（如PB级数据）
- 计算任务无法在合理时间内完成（如TB级日志分析）
- 核心解决思路：
- 分布式存储：数据拆分到多台机器存储（如HDFS）
- 分布式计算：任务拆分到多台机器并行处理（如MapReduce/Spark）
二、Hadoop 生态详解
1. Hadoop 三大核心组件
| 组件 |
作用 |
类比解释 |
| HDFS |
分布式文件系统，存储海量数据 |
类似Google的GFS，数据切块存储 |
| MapReduce |
分布式计算框架（批处理） |
分而治之：Map阶段拆分任务，Reduce阶段汇总结果 |
| YARN |
资源调度管理器，协调集群资源分配 |
类似操作系统的任务调度器 |
2. Hadoop 生态扩展工具
| 工具 |
用途 |
| Hive |
用SQL语法操作Hadoop数据（数据仓库工具） |
| HBase |
分布式NoSQL数据库（实时读写海量数据） |
| ZooKeeper |
分布式协调服务（管理集群节点状态） |
| Sqoop |
在Hadoop和关系数据库之间转移数据 |
3. Hadoop 工作流程示例
1. 数据存储：将1TB日志文件存入HDFS → 自动拆分为128MB的块存储在不同机器
2. 计算处理：
- Map阶段：多台机器并行统计每条日志的关键词
- Shuffle阶段：按关键词分组
- Reduce阶段：汇总每个关键词的总出现次数
3. 结果输出：生成关键词频率统计报告
三、Spark 生态详解
1. Spark 核心优势
- 速度比Hadoop快100倍：基于内存计算（Hadoop基于磁盘）
- 一站式解决方案：支持批处理、流处理、机器学习、图计算
- API友好：支持Java/Scala/Python/R多种语言
2. Spark 核心模块
| 模块 |
功能 |
| Spark Core |
底层执行引擎（任务调度、内存管理） |
| Spark SQL |
用SQL或DataFrame API处理结构化数据 |
| Spark Streaming |
实时流数据处理（微批处理模式） |
| MLlib |
机器学习库（分类、聚类、推荐算法） |
| GraphX |
图计算库（社交网络分析、路径规划） |
3. Spark vs Hadoop 对比
| 特性 |
Hadoop MapReduce |
Spark |
| 计算速度 |
慢（基于磁盘） |
快（基于内存） |
| 适用场景 |
离线批处理 |
迭代计算、实时流处理 |
| API易用性 |
需手动编写Map/Reduce函数 |
高阶API（DataFrame/SQL） |
| 资源管理 |
依赖YARN |
自带集群管理器或YARN |
四、Hadoop + Spark 整合架构
[HDFS] 分布式存储
↑
↓
[YARN] 资源管理
↑
↓
[Spark] ←→ [Hive] ←→ [HBase] ←→ [其他工具]
- 典型工作流：
- 用HDFS存储原始数据
- 用Spark SQL处理数据（替代Hive的MapReduce）
- 用MLlib训练机器学习模型
- 结果存回HBase或HDFS
五、应用场景
- Hadoop 典型场景：
- 海量日志离线分析（如电商用户行为分析）
- 历史数据归档存储（如银行交易记录）
- Spark 典型场景：
- 实时推荐系统（如抖音视频推荐）
- 金融风控实时计算（如欺诈交易检测）
- 大规模机器学习（如广告点击率预测）
六、学习路径建议
- 先掌握核心思想：
- 理解分布式存储（HDFS）和计算（MapReduce/Spark）原理
- 动手实践：
- 本地安装Hadoop单机版（或使用Docker镜像）
- 尝试用Spark DataFrame处理CSV文件（类似Pandas语法）
- 逐步深入：
基础 → Hadoop HDFS命令 → MapReduce WordCount示例 → Spark WordCount
进阶 → Hive SQL查询 → Spark Streaming实时计数 → MLlib聚类分析
