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大数据技术区||Hadoop的生态系统

发布者:唯众    布时间:2020-09-17 10:41:39    点击量:

       目前Hadoop已经发展成为包含很多项目的集合,形成了一个以Hadoop为中心的生态系统,Hadoop1.0代生态系统各层结构如图2-2所示,Hadoop2.0代生态系统各层结构如图2-3所示。  

Hadoop1.0代的生态系统
图2-2  Hadoop1.0代的生态系统
 

Hadoop2.0代的生态系统
图2-3  Hadoop2.0代的生态系统
       Hadoop的核心组件的Logo如图2-4所示,功能简介如下。
Hadoop核心组件的Logo
 
图2-4  Hadoop核心组件的Logo
Hadoop Common:Hadoop核心组件,其他所有组件都依赖它。
HDFS:分布式文件存储系统。
YARN:资源管理系统,用于管理计算资源和调度用户作业。
MapReduce:大数据分布式处理框架。
Hive:Facebook贡献的分布式数据仓库,用于数据统计、查询和分析,提供 SQL 接口。Hive管理存储在HDFS中的数据,提供了基于SQL的查询语言(由运行时的引擎翻译成MapReduce作业)查询数据。
HBase:分布式列数据库,用于快速存取。
Zookeeper:用于构建分布式应用,提供类似Google Chubby的功能,主要用于解决分布式一致性问题。
Oozie:工作流调度系统,用于定义一系列工作流以及执行路径。
Sqoop:ETL工具,用于在Hadoop和关系型数据库之间做数据转移。
Flume: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也提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方的能力。
Pig:分布式数据分析工具,是数据处理脚本,提供相应的数据流(Data Flow)语言和运行环境,实现数据转换和实验性研究,适用于数据准备阶段。
Mahout:机器学习和数据挖掘的一个分布式框架,区别于其他的开源数据挖掘软件,它基于Hadoop之上,用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题,所以Hadoop的优势就是Mahout的优势。
BI Reporting:商业智能报表,能提供综合报告、数据分析和数据集成等功能。
Spark:基于内存的数据分析、挖掘和建模框架。
Avro:一种新的数据序列化(serialization)格式和传输工具,主要用来取代Hadoop基本架构中原有的IPC机制。
Ambari:一种基于Web的工具,可帮助系统管理员部署和配置Hadoop、升级集群以及监控服务。支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeepr、Sqoop和Hcatalog等的集中管理,是5个顶级hadoop管理工具之一。

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  • 支持自定义云主机配置管理
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  • 同一页面中既包含了各类实操环境,也包含了每个实验对应的实验文档,省去了在同页面间来  回切换的麻烦。
  • 学生在实验过程中可以根据学习内容记录学习笔记,并查看他人笔记
  • 学生在实验过程中可以将自己遇到的问题进行提问或回答其他同学的问题,老师或其他同学可对起问题进行回答
  • 学生在实验结束后在线提交实验报告,并查看成绩以及评语
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