Hadoop学习笔记_1_Hadoop流起与体系概述
Hadoop源起与体系概述
引[一个典型的实验环境]：
1.服务器： ESXi，可以在上面部署10多台虚拟机，能同时启动4台;
ESXi可以直接安装在裸机上面，而不用首先安装一个WinServer或Linux(StandAlone安装)。
ESXi在本质上就是一个高度定制化的Linux，其内核与周边环境都被VMWare公司修改了。
2.PC：要求Linux环境或Windows+Cygwin，Linux可以是StandAlone或者使用虚拟机
3.SSH：Windows下可以使用SecureCRT或putty等ssh client程序，作用是用来远程连接Linux服务器，Linux下可以直接使用ssh命令
4.Vmware client：用于管理ESXi
5.Hadoop版本:由于Hadoop不同版本之间差异很大,不同版本之间的继承性也不是很高,在学习的初期选择一个跟市面上的大部分教材相同的Hadoop版本,是比较推荐的;在学成之后,对Hadoop已经非常熟悉了,再用最新版本是比较好的.
Hadoop的思想之源：Google
Google搜索引擎，Gmail，安卓，Google Maps，Google earth，Google学术，Google翻译，Google+，Appspot,下一步Google what？？
Google的低成本之道
1.不使用超级计算机，不使用存储（如阿里巴巴的去IOE之路）
2.大量使用普通的pc服务器（去掉机箱，外设，硬盘），提供有冗余的集群服务
3. 全世界多个数据中心，有些附带发电厂
4.运营商向Google倒付费O(∩_∩)O~
集装箱数据中心:位于 Mountain View， Calif 总部的数据中心
总功率为10000千瓦，拥有45个集装箱，每个集装箱都由Google自行标准化设计,每个集装箱中有1160台服务器，该数据中心的能效比为1.25（ PUE 为 1 表示数据中心没有能源损耗，而根据2006年的统计，一般公司数据中心的能效比为 2.0 或更高。Google 的 1.16 已经低于美国能源部2011年的1.2 的目标）
Google面对的数据和计算难题
1.大量的网页怎么存储？
2.搜索算法
3.Page-Rank计算问题
倒排索引
Page Rank
Page Rank是Google最核心的算法，用于给每个网页价值评分，是Google“在垃圾中找黄金”的关键算法，这个算法成就了今天的Google,因此,Google从未将其细节披露过,而是将其工作机制发表成了几篇论文,介绍Page Rank是怎样计算的.
PageRank的算法思想:一个网页的价值等于指向他的链接数,但是不同的链接拥有不同的权值,比如国务院的网站与咱们的个人博客网站的权值就不一样...
虽然数学上已经证明是可计算的,但是如此大的计算量是没有办法用计算机实现的.
Map-reduce思想：计算PR
总结:Google带给我们的关键技术和思想
1.GFS(Hadoop中:HDFS)
2.Map-Reduce(Hadoop中:Map-Reduce)
3.Bigtable(Hadoop中:HBase子项目)