Hadoop生态系统功能组件,主要包括哪些?

本文深入介绍了Hadoop生态系统的多个子项目,包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、Mahout、Zookeeper、Flume、Sqoop和Ambari的功能和应用场景,揭示了这些组件如何协同工作,以支持大数据的存储、处理和分析。

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经过多年的发展,Hadoop生态系统不断完善和成熟,目前已经包括了多个子项目,除了核心的HDFS和MapReduce以外,Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。

HDFS

Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一,是针对谷歌文件系统(GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。HDFS具有处理超大数据、流式处理、可以运行在廉价商用服务器上等优点。HDFS在设计之初就是要运行在廉价的大型服务器集群上,因此在设计上就把硬件故障作为一种常态来考虑,可以保证在部分硬件发生故障的情况下仍然能够保证文件系统的整体可用性和可靠性。

HDFS放宽了一部分POSIX约束,从而实现以流的形式访问文件系统中的数据。HDFS在访问应用程序数据时,可以具有很高的吞吐率,因此对于超大数据集的应用程序而言,选择HDFS作为底层数据存储是较好的选择。

HBase

HBase是一个提供高可靠性、高性能、可伸缩、实时读写、分布式的列式数据库,一般采用HDFS作为其底层数据存储。HBase是针对谷歌BigTable的开源实现,二者都采用了相同的数据模型,具有强大的非结构化数据存储能力。HBase与传统关系数据库的一个重要区别是,前者釆用基于列的存储,而后者采用基于行的存储。HBase具有良好的横向扩展能力,可以通过不断增加廉价的商用服务器来增加存储能力。

MapReduce

HadoopMapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现。MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数一一Map和Reduce上,并且允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,并将其运行于廉价计算机集群上,完成海量数据的处理。通俗地说MapReduce的核心思想就是“分而治之”。

Hive

Hive是—个基于Hadoop的数据仓库工具,可以用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储。Hive的学习门槛比较低,因为它提供了类似于关系数据库SQL语言的查询语言——HiveQL,可以通过HiveQL语句快速实现简单的MapReduce统计,Hive自身可以将HiveQL语句转换为MapReduce任务进行运行,而不必开发专门的MapReduce应用,因而十分适合数据仓库的统计分析。

Pig

Pig是一种数据流语言和运行环境,适合于使用HadooP和MapReduce平台来查询大型半结构化数据集。虽然MapReduce应用程序的编写不是十分复杂,但毕竟也是需要一定的开发经验的。Pig的出现大大简化了Hadoop常见的工作任务,它在MapReduce的基础上创建了更简单的过程语言抽象,为Hadoop应用程序提供了一种更加接近结构化査询语言的接口。

Mahout

Mahout是Apache软件基金会旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序:Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中

Zookeeper

Zookeeper是针对谷歌Chubby的一个开源实现,是高效和可靠的协同工作系统,提供分布式锁之类的基本服务,用于构建分布式应用,减轻分布式应用程序所承担的协调任务。

Flume

Flume是Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于数据收集;同时,Flume提供对数据进行简单处理并写到各种数据接受方的能力。

Sqoop

Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写,主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据的互操作性。通过Sqoop可以方便地将数据从MySQL、Oracle.PostgreSQL等关系数据库中导人Hadoop(可以导人HDFS、HBase或Hive),或者将数据从Hadoop导出到关系数据库,使得传统关系数据库和Hadoop之间的数据迁移变得非常方便。Sqoop主要通过JDBC(JavaDataBaseConnectivity湘关系数据库进行交互,理论上,支持JDBC的关系数据库都可以使Sqoop和Hadoop进行数据交互。Sqoop是专门为大数据集设计的,支持增量更新,可以将新记录添加到最近一次导出的数据源上,或者指定上次修改的时间戳。

Ambari

ApacheAmbari是一种基于Web的工具,支持ApacheHadoop集群的安装、部署、配置和管理。Ambari目前已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、HBase、Zookeeper、Sqoop等。

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Hadoop生态系统非常庞大,包含了多个主要组件,每个组件都有其特定的功能和用途。以下是一些主要组件: 1. **Hadoop分布式文件系统(HDFS)**:HDFS是Hadoop的核心组件之一,它是一个分布式文件系统,能够在普通硬件上存储大规模数据集。HDFS具有高容错性和高吞吐量。 2. **MapReduce**:MapReduce是一个编程模型和软件框架,用于编写能够快速处理大规模数据的应用程序。它通过将任务分成两个阶段:Map阶段和Reduce阶段,来处理数据。 3. **YARN(Yet Another Resource Negotiator)**:YARN是Hadoop的资源管理系统,负责为应用程序分配资源。它将资源管理和作业调度/监控的功能分开,使得Hadoop集群更加高效和灵活。 4. **Hive**:Hive是一个数据仓库工具,它提供了类似SQL的查询语言(HiveQL),使得用户可以使用类似于SQL的语法来查询存储在HDFS中的数据。 5. **Pig**:Pig是一个高级数据流语言和执行框架,用于处理和分析大规模数据集。Pig Latin是Pig的语言,它允许用户编写数据处理脚本。 6. **HBase**:HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库,类似于Google的Bigtable。它运行在HDFS之上,提供了对大数据集的实时读写访问。 7. **ZooKeeper**:ZooKeeper是一个分布式协调服务,用于管理Hadoop集群中的配置信息、命名空间和同步。它提供了分布式锁、领导者选举等功能。 8. **Spark**:Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,它支持多种数据处理任务,包括批处理、流处理、机器学习和图计算。Spark可以运行在YARN之上,也可以独立运行。 9. **Sqoop**:Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库之间高效传输数据的工具。它可以将数据从关系数据库导入到HDFS,也可以将数据从HDFS导出到关系数据库。 10. **Flume**:Flume是一个分布式、可靠且可用的服务,用于从不同的源收集、聚合和传输大量日志数据到集中式数据存储。
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