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原创 大数据Hadoop生态体系中常见的子系统有哪些?

发布时间:2021-03-17 13:58:05 浏览 4046 来源:博学谷 作者:点点

    大数据Hadoop生态体系中常见的子系统有哪些?Hadoop是一个针对大量数据进行分布式处理的软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算,具有可靠、高效、可伸缩的特点,很多程序会用到这个框架。

    今天就主要介绍下大数据Hadoop生态体系中常见的子系统:

    大数据Hadoop生态体系的子系统

    1、HDFS分布式文件系统

    HDFS是Hadoop分布式文件系统,是Hadoop生态系统中的核心项目之一,是分布式计算中数据存储管理基础。HDFS具有高容错性的数据备份机制,它能检测和应对硬件故障,并在低成本的通用硬件上运行。另外,HDFS具备流式的数据访问特点,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。

    2、MapReduce分布式计算框架

    MapReduce是一种计算模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。“Map”对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键值对形式中间结果;“Reduce”则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。MapReduce这种“分而治之”的思想,极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。

    3、Yarn资源管理框架

    Yarn是Hadoop2.0中的资源管理器,它可为上,层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

    4、Sqoop数据迁移工具

    Sqoop是一款开源的数据导入导出工具,主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的转换,它可以将一个关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中,使数据迁移变得非常方便。

    5、Mahout数据挖掘算法库

    Mahout是Apache旗下的一个开源项目,它提供了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外通过使用ApacheHadoop库Mahout可以有效地扩展到云中。

    6、Hbase分布式存储系统

    HBase是GoogleBigtable克隆版,它是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同,HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理,它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

    7、Zookeeper分布式协作服务

    Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和HBase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等用于构建分布式应用,减少分布式应用程序所承担的协调任务。

    8、Hive基于Hadoop的数据仓库

    Hive是基于Hadoop的一个分布式数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是操作简单,降低学习成本,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

    9、Flume日志收集工具

    Flume是Cloudera提供的一个高可用的,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的能力。

    大数据Hadoop生态体系中常见的子系统汇总:HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、Yarn资源管理框架、Sqoop数据迁移工具、Mahout数据挖掘算法库、Hbase分布式存储系统、Zookeeper分布式协作服务、Hive基于Hadoop的数据仓库、Flume日志收集工具等。

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