hadoop生态的大体介绍

本文深入解析Hadoop生态圈,涵盖HDFS、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper、Mahout、Oozie/Azkaban、Sqoop及Flume等关键组件。详细介绍了从数据采集、预处理到导出、可视化、分析的全流程,以及流程调度工具的使用。

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hadoop生态的大体介绍
重点组件:
HDFS:Hadoop 的分布式文件存储系统
MapReduce:Hadoop 的分布式程序运算框架,也可以叫做一种编程模型
Hive:基于 Hadoop 的类 SQL 数据仓库工具
HBase:基于 Hadoop 的列式分布式 NoSQL 数据库
ZooKeeper:分布式协调服务组件
Mahout:基于 MapReduce/Flink/Spark 等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie/Azkaban:工作流调度引擎
Sqoop:数据迁入迁出工具
Flume:日志采集工具

数据的处理流程:
hadoop生态的大体介绍
A、数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架 Flume 或者 LogStash
B、数据预处理:定制开发 MapReduce 程序运行于 Hadoop 集群,或者专门数据收集工具也能进行数据预处理
C、数据仓库技术:基于 Hadoop 之上的 Hive
D、数据导出:基于 Hadoop 的 Sqoop 数据导入导出工具
E、数据可视化:定制开发 web 程序或使用 Kettle 等产品
F、数据统计分析:Hadoop 中的 MapReduce 或者基于 Hadoop 的 Hive,或者 Spark,Flink
G、整个过程的流程调度:Hadoop 生态圈中的 Oozie/Azkaban 工具或其他类似开源产品

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