前言:
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,主要就是解决数据存储和数据分析计算的问题(通过HDFS和MapReduce实现)。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以存储,查询,分析数据,方便决策人员和数据分析人员统计分析历史数据。Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速。从Hadoop到大数据生态
广义上Hadoop指的是围绕Hadoop打造的大数据生态圈。
Hadoop对应于Google三驾马车:HDFS对应于GFS,即分布式文件系统,MapReduce即并行计算框架,HBase对应于BigTable,即分布式NoSQL列数据库,外加Zookeeper对应于Chubby,即分布式锁设施。
Hadoop发展史:Hadoop之父: Doug CuttingHadoop起源于Apache Lucene子项目: Nutch,Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎。遇到瓶颈:如何解决数十亿网页的存储和索引问题Google三篇论文
《The Google file system》 :谷歌分布式文件系统GFS
《MapReduce: Simpliied Data Processing on Large Clusters》 :谷歌分布式计算框架MapReduce
《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 :谷歌结构化数据存储系统
变化:
① 在Hadoop1.x时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。
② 在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,MapReduce只负责运算。
③ Hadoop3.x在组成上没有什么变化。
现状:
HDFS作为分布式文件存储系统,处在生态圈的底层与核心地位;
YARN作为分布式通用的集群资源管理系统和任务调度平台, 支撑各种计算引擎运行,保证了Hadoop地位;
MapReduce作为大数据生态圈第一代分布式计算引擎,由于自身设计的模型所产生的弊端, 导致企业一线几乎不再直接使用MapReduce进行编程处理,但是很多软件的底层依然在使用MapReduce引擎来处理数据。
大数据技术生态体系
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Sqoop: Sqoop 是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop、 Hive 与传统的数据库(MySQL)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL, Oracle 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。
Flume: Flume 是一个高可用的,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;
Kafka: Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统
Spark: Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数据进行计算。
Flink: Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。 用于实时计算的场景较多。
Oozie: Oozie 是一个管理 Hadoop 作业(job)的工作流程调度管理系统。
Hbase: HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。 HBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
Hive: Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低,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。
ZooKeeper:它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
附:官方文档内容MySQL:MySQL 5.7 Reference ManualHadoop:Hadoop Cluster SetupSpark:RDD Programming GuideHive:LanguageManual - Apache Hive - Apache Software FoundationFlink:Stateful Computations over Data StreamsHbase:Sqoop:Flume:Flume 1.9用户手册中文版Kafka:Oozie:ZooKeeper:ZooKeeper: Because Coordinating Distributed Systems is a Zoo