Hadoop概括——学习笔记<一>转

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Hadoop概括——学习笔记<一>转

长征2号 2017-10-31 23:12:00 浏览1179
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前言

第一章主要讲的是hadoop基础知识。老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点

首先是概括图(以hadoop2.0为例) 


一、Hadoop基础架构:

HDFS(分布式存储层,主要储存数据) 
YARN(集群资源管理层) 
MapReduce 分布式数据处理,java

HDFS为最基本的,分布式文件系统

Redundant, Reliable Storage 
它可扩展性好,资源不够时再买服务器就可以直接集成了。另外数据重分布也很方便,对服务器崩溃等等处理也及时。 
其会把如1G等大文件,会冗余均等储存在多个服务器上(即使一个服务器崩溃了也无所谓),其过程均在后台处理而用户体验不到。

YARN负责集群管理调度

Cluster Resource Management 
它兼容多个计算框架(spark/mapreduce等等),可以统一管理调度多个应用程序 
另外,对多用户管理方便(可以方便分配用户资源等等) 
基本是数据库管理者调度资源等用的

MapReduce是计算框架的一种

依然方便扩展,适合数据离线处理 
里面涉及几个框架图,有空看看这些框架图可以更了解他们的架构与应用原理。


二、Hadoop具体模块解析(应用层)

Hadoop1.0 
Hive 数据仓库 与sql整合 
Pig 流行引擎 
Mahout 数据挖掘库 
–>Oozie 可以调度上述三种作业,先后处理什么作业,设定执行作业 
–>Hbase 构建了hdfs之上的分布式数据库 
–>数据引用 flume sqoop 
协调服务zookeeper

Hadoop2.0 
增加了YARN(计算框架) 
预装了新一代软件 hive2 pig2等等

Hive: 日志数据处理,数据仓库

可以把sql语句转化为MapReduce语句 
与数据库进行接口,作为一个类似于SQL的查询语言,使我们不用直接编写程序调用HDFS数据 
它一般用于离线数据处理,而不是交互性数据处理。 
一般用于: 
1)日志分析(如pv uv):百度、淘宝 
2)多维度数据分析 
3)海量结构化数据李贤分析 
4)低成本进行海量数据分析,不用专门学习MapReduce(简称MR)

Pig: 数据流语言,也是基于MapReduce

sql表达能力过于有限,不够直观。因此对于adhoc的数据分析不够。定义了新的pig Latin语言 
也是用于离线数据分析 
(PPT里对比了单词分组的MapReduce/hive/pig的案例) 
感觉pig更像一个对象式编程,还可以自编写函数。而hive结构型数据处理转换成本更低(sql),大公司还是在用它居多

Mahout: 提供数据挖掘库

包括推荐、聚类、分类三大算法。 
反正常用的数据挖掘算法都有了。

HBase:分布式数据库

有表的概念 
但是Hbase会有版本、时间戳概念,就是如果新数据进来插入,不会覆盖原来的cell,而是储存在时间戳里(每一行数据)通过版本号数量限制可限定储存的版本数 
另外有column family,可以由任意column组成(适合变量)

Zookeeper:用于解决分布式环境下数据管理问题

用户不会直接使用这个系统,而是底层系统用zookeeper解决资源配置问题,包括HDFS/HBase/YARN等 
阿里巴巴也开发了使用Zookeeper,Dubbo/Metaq

Sqoop:数据同步工具

就是把Hadoop跟传统mysql,db2等数据库结合 
属于基于MapReduce的一个程序

Flume:日志收集系统

与Sqoop类似,用于把日志导入hadoop里面 
可以把网站使用的数据统一加载到HDFS里(加载基于Flume的客户端)agent-collector-HDFS 
涉及客户端内容。(ATM采集信息等集群)

Oozie:用于调度不同的作业之间的管理与调度

对于有前后关系的、需要周期性定期性执行的工具进行调度甚至监控报警(邮件、短信报警)

 


本文转自茄子_2008博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/5227033.html,如需转载请自行联系原作者。



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