大数据【大数据技术栈】【Hadoop+Hive+Spark+Flink+Storm+HBase+ZooKeeper+Kafka+其他工具】（自学阶段整理的xmind思维导图分享）

最新推荐文章于 2025-09-07 15:43:00 发布
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大数据技术栈 自学阶段整理的xmind思维导图分享。
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ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888 # zookeeper节点列表。#或者直接拷贝过去scp -r /usr/local/hadoop-2.8.5/tmp masterstandby:/usr/local/hadoop-2.8.5。external_links: # 连接本compose文件以外的container。#拉取Kafka镜像和kafka-manager镜像。
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大数据指超出传统处理能力的巨量数据集合，具有5V特性（规模、速度、多样性、价值密度低、真实性）。其技术栈分为五层：1）数据来源（结构化/非结构化数据）；2）采集与存储（HDFS、NoSQL、Kafka等）；3）处理与分析（批处理如Spark、流处理如Flink、机器学习）；4）服务与可视化（Hive、Tableau等）；5）行业应用（推荐系统、风险控制等）。核心逻辑是通过分布式存储和计算技术，从海量数据中提取价值并驱动决策，覆盖数据全生命周期。
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大数据集并提供高可靠性，高可用性和高性能。要进行详细的安装部署，需要运行以下步骤： 1. 安装Java：Hadoop基于Java编写，因此需要安装适当的Java版本。 2. 安装Hadoop：以二进制文件的形式下载Hadoop，并将其解压缩到目标位置。编辑Hadoop配置文件，并设置必要的参数，例如本地文件系统和Hadoop所依赖的其他组件。 3. 部署HDFS：使用bin/hdfs script启动HDFS守护进程并格式化NameNode。配置HDFS，并在数据节点上创建数据目录。 4. 部署YARN：使用bin/yarn script启动YARN守护进程，并在ResourceManager节点上运行MR程序的ApplicationMaster服务。重新配置YARN，并设置资源管理器和节点管理器。 5. 安装Spark：以二进制文件的形式下载Spark，并将其解压缩到目标位置。编辑Spark配置文件，并设置必要的参数，例如运行模式，内存设置和调试选项。 6. 安装Hive：以二进制文件的形式下载Hive，并按照说明进行安装。配置Hive，并设置Metastore和HiveServer2。 7. 安装HBase：以二进制文件的形式下载HBase，并按照说明进行安装。配置HBase，并设置区域服务器和HBase主服务器。 8. 安装Oozie：以二进制文件的形式下载Oozie，并按照说明进行安装。编辑Oozie配置文件，并设置必要的参数，例如数据库连接，属性和内存设置。 9. 安装Kafka：以二进制文件的形式下载Kafka，并按照说明进行安装。配置Kafka，并设置必要的参数，例如Zookeeper连接，日志存储位置和日志大小限制。 10. 安装Flume：以二进制文件的形式下载Flume，并按照说明进行安装。配置Flume，并设置必要的参数，例如Flume代理，事件类型和目标。 11. 安装Flink：以二进制文件的形式下载Flink，并按照说明进行安装。配置Flink，并设置必要的参数，例如集群模式，任务管理器，计算管道和作业提交方式。 12. 安装ES：以二进制文件的形式下载Elasticsearch，并按照说明进行安装。配置Elasticsearch，并设置必要的参数，例如节点类型，索引设置和查询配置。 13. 安装Redash：以二进制文件的形式下载Redash，并按照说明进行安装。配置Redash并设置必要的参数，例如数据库连接，权限和查询模式。 以上提到的大数据技术是开源的，所以可以在官网上找到相关二进制文件和详细的安装部署指南。也可以使用一些自动化的部署工具，如Puppet和Ansible来简化整个过程。
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