大数据内容分享(五)：Hadoop各组件的主要功能及作用详解

目录

前言

存储类型组件

计算分析引擎组件

任务调度和集群管理组件

其它组件

总结

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前言

虽然hadoop的生态体系已经有好多年了，而且越来越多的做大数据的可能会觉得hadoop体系在数据处理方面有一些笨重，但是作为大数据的分布式系统领域的鼻祖，我们还是好好学习一下。

Hadoop体系最初建立于2005年，是由Doug Cutting和Mike Cafarella开发的。它的设计灵感来自于Google的MapReduce和Google File System（GFS）的论文。

Hadoop可以说是大数据分布式系统领域的开创者。它最初的目标是解决处理海量数据的问题，并且采用了分布式存储和计算的思想。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS用于分布式存储大量的数据，而MapReduce则提供了分布式计算的框架。

Hadoop的成功和影响力是巨大的，它为大数据的存储、处理和分析提供了基础设施，推动了大数据产业的发展。同时，Hadoop也促进了更多的大数据技术和解决方案的出现，构建了现代大数据生态系统。

Hadoop生态圈是由一系列开源组件组成的，这些组件共同构建了一个大规模分布式计算和存储平台。本文将介绍Hadoop生态圈中各个组件的主要功能和作用，帮助读者更好地理解每个组件的定位和用途。我们将详细探讨Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark、pig、Sqoop、Oozie、Ambari、Flume、tez、Mahout、Zookeeper、Altas、Hue、Range、kylin等核心组件的特点和优势，解释它们在大数据处理和分析中的具体作用。我们将组件分成存储类型、任务调度、计算引擎、其它等四种类型、通过对Hadoop生态圈的全面解析，读者将能够了解各组件之间的关系和协作，为大数据处理和分析提供全面支持和解决方案。

 

存储类型组件

HDFS:HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop体系的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，被设计用于存储大规模数据集，并在Hadoop集群中进行高可靠性的数据存储。

HDFS的主要功能和作用包括：

1、分布式存储：HDFS将大量的数据文件分布式地存储在Hadoop集群中的多个机器上。数据被分割成块并复制到多个节点上，提供了可靠性和容错性，防止数据丢失。

2、高可靠性：HDFS通过数据冗余和复制机制来提供高可靠性。每个数据块都会在多个节点上进行复制，如果一个节点失败，数据仍然可以从其他副本中访问。

3、数据流式访问：HDFS支持以流式方式对大规模数据进行访问。它通过一次传输整个数据块的方式，以提高读写数据的效率。

4、扩展性：HDFS具有良好的可扩展性，可以容纳非常大的数据集。它可以在集群中添加新的机器，以同时扩展存储容量和计算能力。

5、数据局部性：HDFS通过尽量将数据存储在离计算节点近的位置来提高数据访问的效率。这样可以减少网络传输的开销，提高数据处理的性能。

HBase:HBase是一种分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS和ZooKeeper来提供可靠的、高性能的数据存储和实时读写访问。HBase的功能和作用包括：

1、面向列的存储：HBase采用面向列的存储方式，数据被组织成表，每个表由行和列族组成。这种存储方式使得HBase能够存储和处理非结构化和半结构化的数据。

2、高可扩展性：HBase能够在大规模数据集上进行水平扩展。它可以在大量的服务器节点上进行数据存储和处理，以满足日益增长的数据量和访问需求。

3、高性能的读写访问：HBase的存储引擎使用了基于内存的索引结构（B+树），能够提供高速的读写访问性能。此外，HBase支持数据缓存、批处理操作和并行处理，进一步提高了数据的访问效率。

4、数据一致性：HBase通过ZooKeeper来提供数据的一致性。ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理HBase中的元数据和节点状态，确保数据的一致性和可靠性。

5、实时查询：HBase支持基于行键的随机访问和范围扫描，可以快速检索和查询数据。它还支持多版本数据，可以存储和检索历史数据，适用于时间序列数据和实时分析。

6、强一致性：HBase支持强一致性，即对于相同的数据操作请求，返回的结果是一致的。这对于需要保持数据一致性的应用场景非常重要，例如金融和电子商务领域。

总之，HBase作为一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，提供了高性能、高可靠性和高扩展性的数据存储和访问解决方案，适用于处理大规模的非结构化和半结构化数据。

HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase 是 Hadoop生态圈中两个重要的组件，它们在应用场景上有一些区别。

HDFS 是一个分布式文件系统，专门用于存储和处理大规模数据集。它适用于需要批量处理的大型文件，如日志文件、图像文件等。HDFS 通过将大文件切分成小的数据块并分布在多个节点上进行存储，实现了高可靠性和高可扩展性。

HBase 是一个分布式、面向列的、面向实时读写的 NoSQL 数据库。它构建在 HDFS 之上，提供了对结构化数据的快速读写能力。HBase 适用于需要随机访问和实时查询的大规模数据，比如日志、用户数据等。

因此，可以说 HDFS 更适合存储大型文件，并支持批量处理，而 HBase 则适合存储结构化数据，并支持实时读写和随机访问。根据具体的应用场景和需求，选择合适的组件来处理和存储数据。

计算分析引擎组件

MapReduce：

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