热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

Hadoop生态圈小结

1.如今Hadoop已经发展成为包含很多项目的集合。虽然Hadoop的核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统,但与Hadoop相关的Common、Avro、Chukwa、Hiv

1.如今Hadoop已经发展成为包含很多项目的集合。虽然Hadoop的核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统,但与Hadoop相关的Common、Avro、Chukwa、Hive、HBase等子项目也是不可或缺的。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务。Hadoop项目结构图如下所示:

   

 

2.各关联项目介绍

           1)Common

           Common是为Hadoop其他子项目提供支持的常用工具,它主要包括FileSystem、RPC和串行化库。他们为在廉价硬件上搭建云计算环境提供基本的服务,并且会为运行在该平台上的软件开发提供所需的API。

           2)Avro

           Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。

           3)MapReduce

           MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算。映射(Map)、化简(Reduce)的概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言中借鉴而来。它极大地方便了编程人员——即使在不了解分布式并行编程的情况下,也可以将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce在执行时先指定一个Map(映射)函数,把输入键值对映射成一组新的键值对,经过一定处理后交给Reduce,Reduce对相同Key下的所有value进行处理后再输出键值对作为最终的结果。

           下图是MapReduce的任务处理流程图,他展示了MapReduce程序将输入划分到不同的Map上、再将Map的结果合并到Reduce、然后进行处理的输出结果。

            4)HDFS

            HDFS是一个分布式文件系统。

            5)Chukwa

            Chukwa是开源的数据收集系统,用于监控和分析大型分布式系统的数据。Chukwa是在Hadoop的HDFS和MapReduce框架之上搭建的,它继承了Hadoop的可扩展性和健壮性。Chukwa通过HDFS来存储数据,并依赖MapReduce任务处理数据。Chukwa中也附带了灵活且强大的工具,用于显示、监视和分析数据结果,以便更好地利用所收集的数据。

             6)Hive

             Hive最早是由Facebook设计的,是一个建立在Hadoop基础之上的数据仓库,它提供了一系列的工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive提供的是一种结构化数据的机制,它支持类似于传统RDBMS中的SQL语言的查询语言,来帮助那些熟悉SQL的用户查询Hadoop中的数据,该查询语言成为Hive QL。

             7)HBase

             HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。类似于Bigtable的分布式数据库。

             8)Pig

             Pig是一个对大型数据集进行分析、评估的平台。

             9)ZooKeeper

             ZooKeeper是一个为分布式应用所设计的开源协调服务。它主要为用户提供同步、配置管理、分组和命名等服务,减轻分布式应用程序所承担的协调任务。


推荐阅读
  • 流处理中的计数挑战与解决方案
    本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战,并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性,还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]
  • 大数据领域的职业路径与角色解析
    本文将深入探讨大数据领域的各种职业和工作角色,帮助读者全面了解大数据行业的需求、市场趋势,以及从入门到高级专业人士的职业发展路径。文章还将详细介绍不同公司对大数据人才的需求,并解析各岗位的具体职责、所需技能和经验。 ... [详细]
  • 实践指南:使用Express、Create React App与MongoDB搭建React开发环境
    本文详细介绍了如何利用Express、Create React App和MongoDB构建一个高效的React应用开发环境,旨在为开发者提供一套完整的解决方案,包括环境搭建、数据模拟及前后端交互。 ... [详细]
  • 深入解析:存储技术的演变与发展
    本文探讨了从单机文件系统到分布式文件系统的存储技术发展过程,详细解释了各种存储模型及其特点。 ... [详细]
  • Redis:缓存与内存数据库详解
    本文介绍了数据库的基本分类,重点探讨了关系型与非关系型数据库的区别,并详细解析了Redis作为非关系型数据库的特点、工作模式、优点及持久化机制。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用Flume从Linux文件系统收集日志并存储到HDFS,然后通过MapReduce清洗数据,使用Hive进行数据分析,并最终通过Sqoop将结果导出到MySQL数据库。 ... [详细]
  • Hadoop的文件操作位于包org.apache.hadoop.fs里面,能够进行新建、删除、修改等操作。比较重要的几个类:(1)Configurati ... [详细]
  • 从0到1搭建大数据平台
    从0到1搭建大数据平台 ... [详细]
  • Presto:高效即席查询引擎的深度解析与应用
    本文深入解析了Presto这一高效的即席查询引擎,详细探讨了其架构设计及其优缺点。Presto通过内存到内存的数据处理方式,显著提升了查询性能,相比传统的MapReduce查询,不仅减少了数据传输的延迟,还提高了查询的准确性和效率。然而,Presto在大规模数据处理和容错机制方面仍存在一定的局限性。本文还介绍了Presto在实际应用中的多种场景,展示了其在大数据分析领域的强大潜力。 ... [详细]
  • 如何高效启动大数据应用之旅?
    在前一篇文章中,我探讨了大数据的定义及其与数据挖掘的区别。本文将重点介绍如何高效启动大数据应用项目,涵盖关键步骤和最佳实践,帮助读者快速踏上大数据之旅。 ... [详细]
  • 【漫画解析】数据已删,存储空间为何未减?揭秘背后真相
    在数据迁移过程中,即使删除了原有数据,存储空间却未必会相应减少。本文通过漫画形式解析了这一现象背后的真相。具体来说,使用 `mysqldump` 命令进行数据导出时,该工具作为 MySQL 的逻辑备份工具,通过连接数据库并查询所需数据,将其转换为 SQL 语句。然而,这种操作并不会立即释放存储空间,因为数据库系统可能保留了已删除数据的碎片信息。文章进一步探讨了如何优化存储管理,以确保数据删除后能够有效回收存储空间。 ... [详细]
  • Hadoop 2.6 主要由 HDFS 和 YARN 两大部分组成,其中 YARN 包含了运行在 ResourceManager 的 JVM 中的组件以及在 NodeManager 中运行的部分。本文深入探讨了 Hadoop 2.6 日志文件的解析方法,并详细介绍了 MapReduce 日志管理的最佳实践,旨在帮助用户更好地理解和优化日志处理流程,提高系统运维效率。 ... [详细]
  • PHP中元素的计量单位是什么? ... [详细]
  • Bootstrap 插件使用指南
    本文详细介绍了如何在 Web 前端开发中使用 Bootstrap 插件,包括自动触发插件的方法、插件的引用方式以及具体的实例。 ... [详细]
  • 构建高可用性Spark分布式集群:大数据环境下的最佳实践
    在构建高可用性的Spark分布式集群过程中,确保所有节点之间的无密码登录是至关重要的一步。通过在每个节点上生成SSH密钥对(使用 `ssh-keygen -t rsa` 命令并保持默认设置),可以实现这一目标。此外,还需将生成的公钥分发到所有节点的 `~/.ssh/authorized_keys` 文件中,以确保节点间的无缝通信。为了进一步提升集群的稳定性和性能,建议采用负载均衡和故障恢复机制,并定期进行系统监控和维护。 ... [详细]
author-avatar
e絕纞乄
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有