作者：os灵敏度吧 | 来源：互联网 | 2023-05-19 12:55
上两个图，可以对热到极致的大数据处理技术有一个基本的认识大数据处理技术之演进大数据处理技术之hadoop软件族：hadoop1hadoop2相关软件下面简介：1
上两个图，可以对热到极致的大数据处理技术有一个基本的认识
大数据处理技术之演进
大数据处理技术之hadoop软件族：
hadoop 1
hadoop2
相关软件下面简介：
1
Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷的监控、部署、管理集群。
官网：http://hadoop.apache.org/
2
HDFS: Hadoop分布式文件系统(Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System)
官网：http://hadoop.apache.org/
3
MapReduce：并行计算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API
官网：http://hadoop.apache.org/
4
HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。（HBase和Avro已经于2010年5月成为顶级 Apache 项目）
官网：http://hbase.apache.org/
5
Mahout: ASF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。Mahout包含聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等算法实现。
官网：http://mahout.apache.org/
6
Pig: 大数据分析平台，为用户提供多种接口。
官网：http://pig.apache.org/
7
Hive：数据仓库工具，由Facebook贡献。
官网：http://hive.apache.org/
8
Zookeeper：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。
官网：http://zookeeper.apache.org/
9
Sqoop：用于在HADOOP(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
官网：http://sqoop.apache.org/
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Flume/chukwa
Flume：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，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。由Cloudera提供
chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。用HDFS存储，用mapreduce处理数据。它提供了很多模块以支持hadoop集群日志分析。
下面这些是也是该主题相关的重要项目：
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Cassandra™: A scalable multi-master database with no single points of failure.
Cassandra，是一套开源分布式NoSQL数据库系统，最初由Facebook开发。是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynamo （分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型）。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。
官网：http://cassandra.apache.org/
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Spark是继Hadoop之后的新一代大数据分布式处理框架，由UC Berkeley的Matei Zaharia主导开发。
Spark™: A fast and general compute engine for Hadoop data. Spark provides a simple and expressive programming model that supports a wide range of applications, including ETL, machine learning, stream processing, and graph computation.
官网：http://spark.apache.org/
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Tez是Apache最新的支持DAG( 有向无环图 ) 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。
Tez™: A generalized data-flow programming framework, built on Hadoop YARN, which provides a powerful and flexible engine to execute an arbitrary DAG of tasks to process data for both batch and interactive use-cases. Tez is being adopted by Hive™, Pig™ and other frameworks in the Hadoop ecosystem, and also by other commercial software (e.g. ETL tools), to replace Hadoop™ MapReduce as the underlying execution engine.
官网：http://tez.apache.org/
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Yean
从业界使用分布式系统的变化趋势和 hadoop 框架的长远发展来看，MapReduce 的 JobTracker/TaskTracker 机制需要大规模的调整来修复它在可扩展性，内存消耗，线程模型，可靠性和性能上的缺陷。在过去的几年中，hadoop 开发团队做了一些 bug 的修复，但是最近这些修复的成本越来越高，这表明对原框架做出改变的难度越来越大。
为从根本上解决旧 MapReduce 框架的性能瓶颈，促进 Hadoop 框架的更长远发展，从 0.23.0 版本开始，Hadoop 的 MapReduce 框架完全重构，发生了根本的变化。新的 Hadoop MapReduce 框架命名为 MapReduceV2 或者叫 Yarn，其架构图如下图所示：
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再具体点的可以参阅http://www.aboutyun.com/thread-7826-1-1.html
参考：
http://hadoop.apache.org/
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