HADOOP生态圈

Hadoop是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式并行计算框架

主要包括:

-MapReduce – 离线大数据分析计算引擎
-HDFS – 分布式文件系统:大规模、分布式、容错
-YARN – 任务执行调度资源管理框架
-Hbase – NoSQL数据库

-Hive – 分布式数据仓库:基于SQL的数据仓库,数据分析工具,将结构化数据文件映射为库表,并提供强大的类SQL查询功能

-MapReduce – 分布式编程框架

-Hbase – 分布式NoSQL数据库:分布式的、面向列的数据库,是一个适合于非结构化海量数据存储的数据库

-Pig – 基于脚本语言的分析工具:适合海量数据分析的脚本语言工具,包括一个数据分析语言和支持的运行环境

-Sqoop – 数据交换工具:在Hadoop与传统数据库之间进行数据交换的工具,支持两者之间的数据导入和导出
-Arvo – 序列化工具:基于二进制的高性能的通讯中间件,提供数据库和RPC功能
-Zookeepr – 可靠性管理:维护Hadoop集群的配置和命名信息,并提供分布式锁同步功能和群组管理功能
-Hcatalog – 元数据管理:为Pig、Hive和MapReduce提供了共享的结构和数据模型。

-Ambari– 部署管理:安装和初始化hadoop集群配置




Hadoop生态圈是指围绕Hadoop分布式存储和处理框架所形成的一系列相关技术和工具。它包括了众多的开源项目和组件,用于支持大规模数据处理、存储和分析。 以下是Hadoop生态圈中一些常见的组件和技术: 1. HDFS(Hadoop Distributed File System):Hadoop的分布式文件系统,用于存储大规模数据,并提供高可靠性和高吞吐量的数据访问。 2. MapReduce:Hadoop的计算框架,用于并行处理大规模数据集。它将数据分片并分发到集群中的多个节点上进行处理和计算。 3. YARN(Yet Another Resource Negotiator):Hadoop的资源管理系统,用于调度和管理集群中的计算资源。它可以同时支持多种计算框架,如MapReduce、Spark等。 4. Hive:基于Hadoop的数据仓库工具,提供类似于SQL的查询语言HiveQL,使用户可以通过SQL语句对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析。 5. Pig:一种高级的数据流脚本语言,用于对大规模数据进行转换、查询和分析。它提供了一种简化的编程模型,使用户可以快速编写复杂的数据处理任务。 6. HBase:一个分布式、可扩展的NoSQL数据库,建立在Hadoop之上。它提供了高性能的随机读写能力,适用于存储大规模的结构化数据。 7. Spark:一个快速、通用的大数据处理引擎。与传统的MapReduce相比,Spark具有更高的性能和更丰富的功能,支持交互式查询、流处理、机器学习等应用。 除了以上列举的组件外,还有其他一些组件如Sqoop(用于数据导入和导出)、Flume(用于数据采集和传输)、Oozie(用于工作流调度)、ZooKeeper(用于协调分布式应用)等,它们都是Hadoop生态圈中的重要组成部分,为大数据处理提供了全面的支持和解决方案。
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