大数据(一) - hadoop生态系统及版本演化

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大数据(一) - hadoop生态系统及版本演化

金鑫工程师 2019-03-23 19:39:12 浏览773
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HDFS:分布式存储系统(Hadoop Distributed File System):提供了高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务
            HDFS源自于Google的GFS论文 (发表于2003年10月 ),是GFS克隆版
YARN:资源管理系统(Yet Another Resource Negotiator):负责集群资源的统一管理和调度,Hadoop 2.0新增系统,使得多种计算框架可以运行在一个集群中
MapReduce:分布式计算框架:具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
            MapReduce源自于Google的MapReduce论文 (发表于2004年12月),是Google MapReduce克隆版

Hive:由facebook开源,基于MR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 SQL 查询语言——HQL:类似SQL,但不完全相同
        日志分析:统计网站一个时间段内的pv、uv
Pig:由yahoo!开源,构建在Hadoop之上的数据仓库

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Mahout:数据挖掘库,基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架,实现了三大类算法 :推荐(Recommendation) 、聚类(Clustering) 、分类(Classification)
HBase:分布式数据库,源自Google的Bigtable论文 ,发表于2006年11月 ,是Google Bigtable克隆版
Zookeeper:分布式协作服务,源自Google的Chubby论文 ,发表于2006年11月 ,是Chubby克隆版
                解决分布式环境下数据管理问题 :统一命名 、状态同步 、集群管理 、配置同步
Sqoop:数据同步工具,大数据学习交流扣 qun 74零零加4yi3八1连接Hadoop与传统数据库之间的桥梁 ,支持多种数据库,包括MySQL、DB2等 ,插拔式,用户可根据需要支持新的数据库 ;本质上是一个MapReduce程序
Flume:日志收集工具,Cloudera开源的日志收集系统
Oozie:作业流调度系统
        目前计算框架和作业类型繁多: MapReduce Java、Streaming、HQL、Pig等 
        如何对这些框架和作业进行统一管理和调度:
                不同作业之间存在依赖关系(DAG);
                周期性作业
                定时执行的作业
                作业执行状态监控与报警(发邮件、短信等)
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Hadoop发行版本
        apache hadoop版本
        CDH:Cloudera DistributedHadoop
                    http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/
        HDP:Hortonworks Data Platform
                    http://zh.hortonworks.com/hdp/downloads/
建议选择公司发行版(不必面临版本某一个框架的选择问题),比如CDH或HDP ,推荐使用CDH(国内主流版本)
        更易维护和升级
        经过集成测试,不会面临版本兼容问题

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