1. 全栈程序员必看首页

Hadoop生态系统-一般详细

全栈程序员-用户IM • • 未分类

Hadoop生态系统-一般详细首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。Hadoop的起源DougCutting是Hadoop之父，起初他开创了一个开源软件Lucene（用Java语言编写，提供了全文检索引擎的架构，与Goog…

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。

Hadoop的起源

Doug Cutting是Hadoop之父 ，起初他开创了一个开源软件Lucene（用Java语言编写，提供了全文检索引擎的架构，与Google类似），Lucene后来面临与Google同样的错误。于是，Doug Cutting学习并模仿Google解决这些问题的办法，产生了一个Lucene的微缩版Nutch。

后来，Doug Cutting等人根据2003-2004年Google公开的部分GFS和Mapreduce思想的细节，利用业余时间实现了GFS和Mapreduce的机制，从而提高了Nutch的性能。由此Hadoop产生了。

Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入Hadoop的项目中。 
关于Hadoop名字的来源，是Doug Cutting儿子的玩具大象。

Hadoop是什么

Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。 Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce。其中 HDFS 是分布式文件系统，MapReduce 是分布式数据处理模型和执行环境。

在一个宽泛而不断变化的分布式计算领域，Hadoop凭借什么优势能脱颖而出呢？ 
1. 运行方便：Hadoop是运行在由一般商用机器构成的大型集群上。Hadoop在云计算服务层次中属于PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。 
2. 健壮性：Hadoop致力于在一般的商用硬件上运行，能够从容的处理类似硬件失效这类的故障。 
3. 可扩展性：Hadoop通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集。 
4. 简单：Hadoop允许用户快速编写高效的并行代码。

Hadoop的生态系统

  • 2) Nutch，互联网数据及Nutch搜索引擎应用
  • 3) HDFS,Hadoop的分布式文件系统
  • 5) MapReduce,分布式计算框架
  • 6) Flume、Scribe，Chukwa数据收集，收集非结构化数据的工具。
  • 7） Hiho、Sqoop,将关系数据库中的数据导入HDFS的工具
  • 8） Hive数据仓库，pig分析数据的工具
  • 10）Oozie作业流调度引擎
  • 11）Hue，Hadoop自己的监控管理工具
  • 12）Avro 数据序列化工具
  • 13）mahout数据挖掘工具
  • 14)Hbase分布式的面向列的开源数据库

Hadoop生态系统的特点

  • 源代码开源
  • 社区活跃、参与者众多
  • 涉及分布式存储和计算的方方面面
  • 已得到企业界验证

Hadoop生态系统的各组成部分详解

我们用一个简易的Hadoop生态系统图谱来描述Hadoop生态系统中出现的各种数据工具。

Hadoop1.0时代的生态系统如下：

Hadoop生态系统-一般详细

Hadoop2.0时代的生态系统如下：

Hadoop生态系统-一般详细

Hadoop的核心

由上图可以看出Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别。Hadoop1.0的核心由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce(分布式计算框架)构成。而在Hadoop2.0中增加了Yarn(Yet Another Resource Negotiator),来负责集群资源的统一管理和调度。

HDFS(分布式文件系统)

HDFS源自于Google发表于2003年10月的GFS论文，也即是说HDFS是GFS的克隆版。

此处只是HDFS的概述，如果想了解HDFS详情,请查看HDFS详解这篇文章。

HDFS具有如下特点：

  1. 良好的扩展性
  2. 高容错性
  3. 适合PB级以上海量数据的存储

HDFS的基本原理

  • 将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上
  • 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化
  • 可将HDFS看成容量巨大、具有高容错性的磁盘

HDFS的应用场景

  • 海量数据的可靠性存储
  • 数据归档

Yarn(资源管理系统)

Yarn是Hadoop2.0新增的系统，负责集群的资源管理和调度，使得多种计算框架可以运行在一个集群中。

此处只是Yarn的概述，如果想了解Yarn详情,请查看Yarn详解这篇文章。

Yarn具有如下特点：

  1. 良好的扩展性、高可用性
  2. 对多种数据类型的应用程序进行统一管理和资源调度
  3. 自带了多种用户调度器，适合共享集群环境

MapReduce(分布式计算框架)

MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文，也就是说，Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版。

此处只是MapReduce的概述，如果想了解MapReduce详情,请查看MapReduce详解这篇文章。

MapReduce具有如下特点：

  1. 良好的扩展性
  2. 高容错性
  3. 适合PB级以上海量数据的离线处理

Hive(基于MR的数据仓库)

Hive由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题；是一种ETL(Extraction-Transformation-Loading)工具。它也是构建在Hadoop之上的数据仓库；数据计算使用MR,数据存储使用HDFS。

Hive定义了一种类似SQL查询语言的HiveQL查询语言，除了不支持更新、索引和事务，几乎SQL的其他特征都能支持。它通常用于离线数据处理（采用MapReduce);我们可以认为Hive的HiveQL语言是MapReduce语言的翻译器，把MapReduce程序简化为HiveQL语言。但有些复杂的MapReduce程序是无法用HiveQL来描述的。

Hive提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口。

此处只是Hive的概述，如果想了解Hive详情,请查看Hive详解这篇文章。

Hive应用场景

  1. 日志分析：统计一个网站一个时间段内的pv、uv ；比如百度。淘宝等互联网公司使用hive进行日志分析
  2. 多维度数据分析
  3. 海量结构化数据离线分析
  4. 低成本进行数据分析（不直接编写MR）

Hadoop生态系统-一般详细

Pig(数据仓库)

Pig由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc数据分析工具。它通常用于进行离线分析。

Pig是构建在Hadoop之上的数据仓库，定义了一种类似于SQL的数据流语言–Pig Latin,Pig Latin可以完成排序、过滤、求和、关联等操作，可以支持自定义函数。Pig自动把Pig Latin映射为MapReduce作业，上传到集群运行，减少用户编写Java程序的苦恼。

Pig有三种运行方式：Grunt shell、脚本方式、嵌入式。

此处只是Pig的概述，如果想了解Pig详情,请查看Pig详解这篇文章。

Pig与Hive的比较

Mahout(数据挖掘库)

Mahout是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。它实现了三大算法：推荐、聚类、分类。

Hadoop生态系统-一般详细

HBase(分布式数据库)

HBase源自Google发表于2006年11月的Bigtable论文。也就是说，HBase是Google Bigtable的克隆版。

HBase可以使用shell、web、api等多种方式访问。它是NoSQL的典型代表产品。

此处只是HBase的概述，如果想了解HBase详情,请查看HBase详解这篇文章。

HBase的特点

  1. 高可靠性
  2. 高性能
  3. 面向列
  4. 良好的扩展性

HBase的数据模型

Hadoop生态系统-一般详细

下面简要介绍一下：

  • Table（表）：类似于传统数据库中的表
  • Column Family(列簇)：Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成；一个Column Family 中可以由任意多个Column组成。
  • Row Key(行健)：Table的主键；Table中的记录按照Row Key排序。
  • Timestamp（时间戳）：每一行数据均对应一个时间戳；也可以当做版本号。

Zookeeper(分布式协作服务)

Zookeeper源自Google发表于2006年11月的Chubby论文，也就是说Zookeeper是Chubby的克隆版。

Zookeeper解决分布式环境下数据管理问题：

  1. 统一命名
  2. 状态同步
  3. 集群管理
  4. 配置同步

Zookeeper的应用

  • HDFS
  • Yarn
  • Storm
  • HBase
  • Flume
  • Dubbo
  • Metaq

Sqoop（数据同步工具）

Sqoop是连接Hadoop与传统数据库之间的桥梁，它支持多种数据库，包括MySQL、DB2等；插拔式，用户可以根据需要支持新的数据库。

Sqoop实质上是一个MapReduce程序，充分利用MR并行的特点,充分利用MR的容错性。

Hadoop生态系统-一般详细

此处只是Sqoop的概述，如果想了解Sqoop详情,请查看Sqoop详解这篇文章。

Flume(日志收集工具)

Flume是Cloudera开源的日志收集系统。

Flume的特点

  1. 分布式
  2. 高可靠性
  3. 高容错性
  4. 易于定制与扩展

Flume OG与Flume NG的对比

  • Flume OG：Flume original generation 即Flume 0.9.x版本，它由agent、collector、master等组件构成。

  • Flume NG：Flume next generation ，即Flume 1.x版本，它由Agent、Client等组件构成。一个Agent包含Source、Channel、Sink和其他组件。

Hadoop生态系统-一般详细

Hadoop生态系统-一般详细

Oozie(作业流调度系统)

目前计算框架和作业类型种类繁多：如MapReduce、Stream、HQL、Pig等。这些作业之间存在依赖关系，周期性作业，定时执行的作业，作业执行状态监控与报警等。如何对这些框架和作业进行统一管理和调度？

解决方案有多种：

  1. Linux Crontab
  2. 自己设计调度系统（淘宝等公司）
  3. 直接使用开源系统（Oozie）

Hadoop生态系统-一般详细

Hadoop发行版（开源版）介绍

  • Apache Hadoop

推荐使用2.x.x版本

下载地址：http://hadoop.apache.org/releases.html

  • CDH(Cloudera Distributed Hadoop)

推荐使用CDH5版本

下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

详细安装步骤查看文章：搭建5个节点的hadoop集群环境（CDH5）

  • HDP(HortonWorks Data Platform)

推荐使用HDP2.x版本

下载地址：http://zh.hortonworks.com/downloads/#data-platform

最后建议：关于不同发行版在架构、部署和使用方法一致，不同之处仅在于内部实现。建议选择公司发行版，比如CDH或者HDP,因为它们经过集成测试，不会面临版本兼容性问题。

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144352.html原文链接：https://javaforall.cn

【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

赞 (0)
全栈程序员-用户IM全栈程序员-用户IM
0 0
blank

相关推荐

  • sql在线练习网站（http://sqlzoo.cn）答案解析（1）

    sql在线练习网站（http://sqlzoo.cn）答案解析（1）

    sql在线练习网站（http://sqlzoo.cn）答案解析（1）一：SELECT（http://www.sqlzoo.cn/1.htm）1a.查看关于bbc表的详细说明SELECTname,region,populationFROMbbc2a.

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年8月4日
  • icmp协议是tcp还是udp_icmp协议使用udp

    icmp协议是tcp还是udp_icmp协议使用udp

    icmp协议是tcp还是udp_icmp协议使用udp2018年4月11日11:41:29更新工具发包触发点结局traceroute初始发udp包ttl递增,icmp每一跳报ttl超时udp端口不可达tracert初始发icmprequest包触发点:ttl递增,icmp超时icmpechoreply注:触发点都是根据ttl超时来检测参考项traceroutetracert…

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年9月2日
  • 01字典树 详解「建议收藏」

    01字典树 详解「建议收藏」

    01字典树 详解「建议收藏」欢迎关注我的个人博客：www.zuzhiang.cn以前只知道字典树可以降低空间复杂度，今天无意中接触了01字典树，原来可以用它来降低时间复杂度，下面我就来给大家介绍一下01字典树的原理和应用。01字典树主要用于解决求异或最值的问题。我先放上简单的模板，然后再讲解它的原理。inttol;//节点个数LLval[32*MAXN];//点的值i…

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年9月7日
  • pest分析和swot分析的区别

    pest分析和swot分析的区别

    pest分析和swot分析的区别pest分析和swot分析的区别：pest分析是一种宏观环境分析，是通过分析企业所处的背景，从而判断企业所面临的状况。P是政治(Politics)，E是经济(Economy)，S是社会(Society)，T是技术(Technology)。swot分析是建立在内外部环境分析之上所做的综合分析，得出相应的结论，从而确定公司战略选择的主要方向。S(strengths)是优势、W(weaknesses)是劣势，O(opportunities)是机会、T(threats)是威胁。想全面掌握pest

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年6月11日
  • 软件设计之——“高内聚低耦合”

    软件设计之——“高内聚低耦合”

    软件设计之——“高内聚低耦合”

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2021年10月10日
  • mybatiscodehelperpro激活成功教程2.8.4_Mybatis框架

    mybatiscodehelperpro激活成功教程2.8.4_Mybatis框架

    mybatiscodehelperpro激活成功教程2.8.4_Mybatis框架#MyBatisCodeHelperPro2.9插件[2022最新有效]一、下载二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings(‘ignore’)importsslssl._create_default_https_contex

    全栈程序员-用户IM 全栈程序员-用户IM
    2022年9月16日

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号