Hadoop大数据应用生态圈中最主要的组件及其关系

本文主要是介绍Hadoop大数据应用生态圈中最主要的组件及其关系，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Hadoop大数据应用生态中最主要的组件及其关系

Hadoop Common

Hadoop Common是在Hadoop0.2版本之后分离出来的HDFS和MapReduce独立子项目的内容，是Hadoop的核心部分，能为其他模块提供一些常用工具集，如序列化机制、Hadoop抽象文件系统FileSystem、系统配置工具Configuration，并且在为其平台上的软件开发提供KPI等。其他Hadoop子项目都是以此为基础而建立来的。

HDFS

HDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS的实现版。HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一次性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适用带有数据集的应用程序。HDFS提供一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布存储在不同的物理机器上。
HDFS默认的最基本的存储单位是64MB的数据块，和普通文件系统一样，HDFS中的文件被分成64MB一块的数据块存储。它的开发是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求。

超大文件

超大文件：是指进行存储的文件达到MB、GB、TB级的大文件。

流式数据访问

流式数据访问：一次写入、多次读取的访问模式。

商用硬件

在节点出现故障时，HDFS会继续运行，用户不会察觉到明显的中断情况。这是由于HDFS的高可用性和容错性是通过软件来实现的，也由此使得它不需要价格高的设备来保障，大街小巷能买到的普通硬件就能用作搭建HDFS。
HDFS并不是所有场景都适用。
1）由于HDFS的优势是海量数据传输，在低延迟的数据访问中就并不适用，10ms以下的访问可以无视HDFS。HDFS会用延迟来换取数据的高吞吐量。
2）存在的小文件较多时，HDFS也不适用。这主要是由于HDFS的整个文件存储在NameNode中，它能对数据库的存储位置进行定位，因此NameNode的内存量是被文件的数量限制的。而大量的小文件会占用很大一部分内存，在进行数据处理时会合并这些小文件。
3）在多处写和随机修改的场景中，由于HDFS的文件不支持多个写入或任意位置的修改，所以HDFS也不适用。

MapReduce

Mapduce（分布式计算框架）源自于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是Google Reduce 克隆版。MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行海量数据的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成Map 和Reduce两部分，其中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非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

HBase

Hbase（分布式列存数据库）源自Google的BigTable论文，发表于2006年11月，HBase是Google Table的实现。HBase是一个建立在HDFS之上，面向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。HBase采用了BigTable的数据模型，即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。

Zookeeper

Zookeeper（分布式协作服务）源自Google的Ghubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是CHubby实现版。Zookeeper的主要目标是解决分布式环境下的数据管理问题，如统一命名、状态同步、集群管理、配置同步等。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于Hadoop管理操作。

Hive

Hive（数据仓库）由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。Hive定义了一种类似SQL的查询语言（HQL），将HQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行，通常用于离线分析。HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive使不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些数据被翻译成Hadoop上面的MapReduce任务。

Pig

Pig（ad-hoc脚本）由yahoo开源，其设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc（计算query时发生）数据分析工具。Pig定义了一种数据流语言——Pig Latin，它是MapReduce编程的复杂性抽象，Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言（Pig Lain）。其编译器将Pig Lain翻译成MapReduce程序序列，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop任务在Hadoop上执行，通常用于进行离线分析。

Sqoop

Sqoop（数据ETL/同步工具）是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是MapReduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性，Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。

Flume

Flume（日志收集工具）是Cloudera开源的日志系统收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统，当然也可以用于收集其他类型数据。

Mahout

Mahout（数据挖掘算法库）起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极端的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。Mahout的主要目标是创建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现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广大使用的数据挖掘算法。除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MangoDB或Cassadra）集成的数据挖掘支持架构。

YARN

YARN（分布式资源管理器）是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性差，不支持多计算框架而提出的。YARN是下一代Hadoop计算平台，是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的极端框架，在该运行环境中运行。

Mesos

Mesos（分布式资源管理器）是一个诞生于UC Berkeley的研究项目，现已成为Apache项目，当前有一些公司使用Masos管理集群资源，如Twitter。与YARN类似，Mesos是一个资源统一管理和调度平台重点内容，同样支持诸如MR、steaming等多种运算框架。

Tachyon

Tachyon（意为超光速粒子）是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、Mapre）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab。

Spark

Spark（内存DAG计算模型）是一个Apche项目，被标榜为“快如闪电的集群计算”，它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。最早Spark是UC Berkeley AMP Lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用计算框架，Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark平台可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。