Hadoop生态图谱

当下Hadoop已经成长为一个庞大的体系,貌似只要和海量数据相关的,没有哪个领域缺少Hadoop的身影,下面是一个Hadoop生态系统的图谱,详细的列举了在Hadoop这个生态系统中出现的各种数据工具。

  1. 这一切,都起源自Web数据爆炸时代的来临
  2. 数据抓取系统 - Nutch
  3. 海量数据怎么存,当然是用分布式文件系统 - HDFS
  4. 数据怎么用呢,分析,处理
  5. MapReduce框架,让你编写代码来实现对大数据的分析工作
  6. 非结构化数据(日志)收集处理 - fuse,webdavchukwaflumeScribe
  7. 数据导入到HDFS中,至此RDBSM也可以加入HDFS的狂欢了 - Hihosqoop
  8. MapReduce太麻烦,好吧,让你用熟悉的方式来操作Hadoop里的数据 – PigHiveJaql
  9. 让你的数据可见 - drilldown, Intellicus
  10. 用高级语言管理你的任务流 – oozieCascading
  11. Hadoop当然也有自己的监控管理工具 – Huekarmasphereeclipse plugincactiganglia
  12. 数据序列化处理与任务调度 – AvroZookeeper
  13. 更多构建在Hadoop上层的服务 – MahoutElastic map Reduce
  14. OLTP存储系统 – Hbase

Hadoop集群用于搭建知识图谱时,主要是通过其分布式存储和计算能力来支持大规模的数据处理和分析,尤其是对于结构化的、半结构化或非结构化的数据,如文本、网络数据等。以下是搭建过程的一个概述: 1. **环境准备**:首先,你需要安装Hadoop软件,包括HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统)和MapReduce。可以在Linux环境下配置,比如Apache Hadoop 2.x版本。 2. **硬件配置**:确定集群节点数,每个节点应有足够的磁盘空间和内存,以及适当的网络连接以便于数据传输。 3. **分片和副本**:在HDFS中,数据会被分割成小块,并在不同的节点上复制,提供容错性和并行读取。 4. **安装工具**:如HBase或Hive这样的NoSQL数据库可以作为Hadoop的关联存储层,用于管理知识图谱的实体和关系数据。 5. **设计模型**:规划知识图谱的数据模型,例如使用键值对存储事实,或者使用列族存储更为复杂的三元组形式(Subject-Predicate-Object)。 6. **加载数据**:将现有的知识库数据导入到Hadoop生态系统,这可能需要ETL(Extract, Transform, Load)工具。 7. **查询优化**:利用Hadoop的分布式查询框架(如Pig、HiveQL或Spark SQL)编写查询,优化性能,处理大规模的关联查询。 8. **维护和监控**:定期检查系统的健康状况,监控资源使用情况,并根据需要调整配置或增加新节点。
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