Hadoop生态系统

Hadoop生态系统

  • 狭义的Hadoop

    • Hadoop的三大核心组件 HDFS, MapReduce,YARN
  • 广义的Hadoop

在这里插入图片描述

​ HDFS:文件存储系统基于硬盘

​ YARN:资源调度框架

​ MapReduce:分布式处理框架

​ Hive:数据仓库

​ RConnections:数据分析

​ Mahout:机器学习库

​ pig:脚本语言,跟Hive类似

​ Oozie:工作流引擎,管理作业执行顺序

​ Zookeeper:用户无感知,主节点挂掉选择从节点作为主

​ Flume:日志收集框架

​ Sqoop:数据交换框架,例如:关系型数据库与HDFS之间的数据交换

​ Hbase:海量数据查询,相当于分布式文件系统中的数据库

​ Spark:分布式计算框架基于内存

​ 1.spark core

​ 2.spark sql

​ 3.spark streaming 准实时 不算是一个标准的流式就算

​ 4.spark ML spark MLib

​ Kafka:消息队列

​ Storm:分布式的流式计算框架python操作storm

​ Flink:分布式的流式计算框架

  • Hadoop的生态系统的特点

    • 开源,社区活跃
    • 囊括了大数据处理的方方面面
    • 成熟的生态圈
  • HDFS读写流程&高可用

    • HDFS读写流程
      • 客户端向NameNode发出文件请求
      • 检查是否存在文件,检查权限,若通过检查,直接先将操作写入EditLog,并返回输出流对象.(注:WAL,write ahead log,先写Log,再写内存,因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端所有的写操作.如果后续真实写操作失败了,由于在真实写操作之前,操作就被写入EditLog中了,故EditLog中仍会有记录,我们不用担心后续client读不到相应的数据块,因为在第5步中DataNode收到块后会有一返回确认信息,若没写成功,发送端没收到确认信息,会一直重试,直到成功)
      • lient端按128MB的块切分文件。
      • client将NameNode返回的分配的可写的DataNode列表和Data数据一同发送给最近的第一个DataNode节点,此后client端和NameNode分配的多个DataNode构成pipeline管道,client端向输出流对象中写数据。client每向第一个DataNode写入一个packet,这个packet便会直接在pipeline里传给第二个、第三个…DataNode。 (注:并不是写好一个块或一整个文件后才向后分发)
      • 每个DataNode写完一个块后,会返回确认信息。 (注:并不是每写完一个packet后就返回确认信息,个人觉得因为packet中的每个chunk都携带校验信息,没必要每写一个就汇报一下,这样效率太慢。正确的做法是写完一个block块后,对校验信息进行汇总分析,就能得出是否有块写错的情况发生)
      • 写完数据,关闭输输出流。
      • 发送完成信号给NameNode。(注:发送完成信号的时机取决于集群是强一致性还是最终一致性,强一致性则需要所有DataNode写完后才向NameNode汇报。最终一致性则其中任意一个DataNode写完后就能单独向NameNode汇报,HDFS一般情况下都是强调强一致性)
    • HDFS如何实现高可用(HA)
      • 数据存储故障容错
        • 磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响,数据可能错乱
        • 对于存储在 DataNode 上的数据块,计算并存储校验和(CheckSum)
        • 读取数据的时候, 重新计算读取出来的数据校验和, 校验不正确抛出异常, 从其它DataNode上读取备份数据
      • 磁盘故障容错
        • DataNode 监测到本机的某块磁盘损坏
        • 将该块磁盘上存储的所有 BlockID 报告给 NameNode
        • NameNode 检查这些数据块在哪些DataNode上有备份,
        • 通知相应DataNode, 将数据复制到其他服务器上
      • DataNode故障容错
        • 通过心跳和NameNode保持通讯
        • 超时未发送心跳, NameNode会认为这个DataNode已经宕机
        • NameNode查找这个DataNode上有哪些数据块, 以及这些数据在其它DataNode服务器上的存储情况
        • 从其它DataNode服务器上复制数据
      • NameNode故障容错
        • 主从热备 secondary namenode
        • zookeeper配合 master节点选举
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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