Hadoop生态圈的核心组件包括哪些

Hadoop生态圈的核心组件包括哪些Hadoop生态圈的核心组件包括哪些Hadoop是现在最流行的大数据分布式基础架构,其实现了很多大数据相关的核心功能,并且支持大量的核心项目。那么,今天小编就给大家盘点一下Hadoop生态圈核心组件,感兴趣的小伙伴快来学习下吧!1、Hbase:一个基于列的存储的分布式数据库,其数据模型为Key-Value模式,便于扩展并且查询高效。2、Hive:Hive是Hadoop提供的一个数据仓库,也提供数据库部分功能。其最大的作用还是简化了编写MapReduce程序的过程,只需要利用SQL语句即可完成MapRe

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

Hadoop生态圈的核心组件包括哪些

Hadoop是现在最流行的大数据分布式基础架构,其实现了很多大数据相关的核心功能,并且支持大量的核心项目。那么,今天小编就给大家盘点一下Hadoop生态圈核心组件,感兴趣的小伙伴快来学习下吧!

1、Hbase:一个基于列的存储的分布式数据库,其数据模型为Key-Value模式,便于扩展并且查询高效。

2、Hive:Hive是Hadoop提供的一个数据仓库,也提供数据库部分功能。其最大的作用还是简化了编写MapReduce程序的过程,只需要利用SQL语句即可完成MapReduce计算。

3、Cassandra:Cassandra也是基于列存储的,但是其数据模型为column-based,即一列就是一条数据。它最大的优点就是有多个Master,不会出现单点故障。

4、Ambari:Ambari是可视化的检测工具,其底层是基于Web平台的。它可以监控Hadoop,Hive、HBase、Pig等绝大多数工具。并且还能将MapReduce等程序的功能可视化,在线对比其性能。

5、Avro:Avro是一个将数据序列化的工具,它有着丰富的数据结构类型,提供二进制数据等。并且还支持一点点动态语言。

6、Chukwa:Chukwa是一个数据收集工具,其监控的对象为大型分布式系统。在节点数量巨大的集群上,就需要用Chukwa来收集集群的相关信息,分析其健康状态。

7、Spark:Spark是一种更加快速的Hadoop计算引擎,它的运算速度比MapReduce快近百倍。相对的其对内存的要求也更高,因为它是基于内存的。Spark对机器学习也有非常良好的支持。

8、Mahout:Mahout是Hadoop提供的算法库,经常被用于数据挖掘和机器学习。

9、Pig:Pig一种过程语言,其主要作用有两点,一是用来对数据进行预处理和转换,以便MapReduce能更好地运行。二是用来处理数据流。

10、Tez:Tez是一个比较新的分布式执行框架,建立于Yarn的基础之上,功能上与MapReduce有类似之处。目前Hive、pig等框架都在慢慢的采用Tez而抛弃MapReduce了。

11、Zookeeper:Zookeeper主要负责分布式应用的协作,集群之间的交流和通讯都依靠Zookeeper完成。

关于Hadoop生态圈的核心组件,就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,欢迎继续进行学习。

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