Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分的簡介

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1.Hadoop是什么?

適合的分布式存儲與計(jì)算平臺

HDFS: Distributed File System分布式文件系統(tǒng)

MapReduce：并行計(jì)算框架

2.Hadoop生態(tài)圈

①HBase

Google Bigtable的開源實(shí)現(xiàn)

列式數(shù)據(jù)庫

可集群化

可以使用shell、web、api等多種方式訪問

適合高讀寫(insert)的場景

HQL查詢語言

NoSQL的典型代表產(chǎn)品

②Hive

數(shù)據(jù)倉庫工具。可以把Hadoop下的原始結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成Hive中的表

支持一種與SQL幾乎完全相同的語言HiveQL。除了不支持更新、索引和事務(wù)，幾乎SQL的其它特征都能支持

可以看成是從SQL到Map-Reduce的映射器

提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口

③Zookeeper

Google Chubby的開源實(shí)現(xiàn)

用于協(xié)調(diào)分布式系統(tǒng)上的各種服務(wù)。例如確認(rèn)消息是否準(zhǔn)確到達(dá)，防止單點(diǎn)失效，處理負(fù)載均衡等

應(yīng)用場景：Hbase，實(shí)現(xiàn)Namenode自動(dòng)切換

工作原理：領(lǐng)導(dǎo)者，跟隨者以及選舉過程

④Sqoop

用于在Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間交換數(shù)據(jù)

通過JDBC接口連入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

⑤Chukwa

架構(gòu)在Hadoop之上的數(shù)據(jù)采集與分析框架

主要進(jìn)行日志采集和分析

通過安裝在收集節(jié)點(diǎn)的“代理”采集最原始的日志數(shù)據(jù)

代理將數(shù)據(jù)發(fā)給收集器

收集器定時(shí)將數(shù)據(jù)寫入Hadoop集群

指定定時(shí)啟動(dòng)的Map-Reduce作業(yè)隊(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理和分析

⑥Pig

Hadoop客戶端

使用類似于SQL的面向數(shù)據(jù)流的語言Pig Latin

Pig Latin可以完成排序，過濾，求和，聚組，關(guān)聯(lián)等操作，可以支持自定義函數(shù)

Pig自動(dòng)把Pig Latin映射為Map-Reduce作業(yè)上傳到集群運(yùn)行，減少用戶編寫Java程序的苦惱

⑦Avro

數(shù)據(jù)序列化工具，由Hadoop的創(chuàng)始人Doug Cutting主持開發(fā) ?

用于支持大批量數(shù)據(jù)交換的應(yīng)用。支持二進(jìn)制序列化方式，可以便捷，快速地處理大量數(shù)據(jù) ?

動(dòng)態(tài)語言友好，Avro提供的機(jī)制使動(dòng)態(tài)語言可以方便地處理 Avro數(shù)據(jù)。 ?

Thrift接口

⑧Cassandra

NoSQL，分布式的Key-Value型數(shù)據(jù)庫，由Facebook貢獻(xiàn)

與Hbase類似，也是借鑒Google Bigtable的思想體系

只有順序?qū)懀瑳]有隨機(jī)寫的設(shè)計(jì)，滿足高負(fù)荷情形的性能需求

3.Hadoop生態(tài)圈流程圖

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