轻松入门大数据第2章零基础：极速入门大数据基石框架Hadoop 2.1 初识Hadoop 2.1.6 大数据生态圈

小鱼儿 2024-03-22 12:50 38阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*   *  轻松入门大数据
     *   *  第2章 零基础：极速入门大数据基石框架Hadoop
         *   *  2.1 初识Hadoop
             *   *  2.1.6 大数据生态圈

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#### 第2章 零基础：极速入门大数据基石框架Hadoop ####

##### 2.1 初识Hadoop #####

> 1.  Hadoop概述
> 2.  Hadoop三大核心组件
> 3.  大数据生态圈
> 4.  Hadoop发行版

###### 2.1.6 大数据生态圈 ######

*  Hadoop **狭义**上的Hadoop 大数据的基石【绝对基石】
    
     *  HDFS：分布式存储
     *  MapReduce：分布式计算
     *  YARN：资源管理和调度
 *  大数据/Hadoop的生态圈 **广义**上的Hadoop

这张图只是一部分，著名的还有Spark、Flink以及Kafka那些

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*  **HDFS**
    
    HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，是Apache Hadoop的一个核心组件之一。它是一个分布式文件系统，专门为大规模数据存储和处理而设计。
    
    HDFS通过将大文件拆分成多个块（通常为64MB或128MB），并将这些块存储在多个节点上来实现数据的分布式存储。它还提供了数据冗余备份，即将每个数据块复制到多个节点，以提高数据可靠性和容错性。
    
    HDFS的设计受到了Google文件系统（GFS）的启发，并借鉴了许多GFS的设计思想。与传统的本地文件系统不同，HDFS具有高可靠性、高可用性和高吞吐量的特点。它被广泛用于大规模数据处理、分析和存储场景，如数据湖、数据仓库、机器学习等。
    
    HDFS提供了基于Java的API，使得开发人员可以通过编程的方式使用它。除此之外，Hadoop生态系统中还有许多工具和框架可以与HDFS集成，如Apache Spark、Apache Hive、Apache Pig等，这些工具和框架可以帮助用户更轻松地处理和分析大规模数据。
 *  **MapReduce**
    
    MapReduce是一个用于大规模数据处理的编程模型，也是Apache Hadoop的另一个核心组件。它被设计用于处理大规模数据集，通过将计算任务分解成小的可并行化的任务，然后将这些任务分配给一组计算节点进行处理。
    
    MapReduce的计算过程由两个阶段组成：Map和Reduce。在Map阶段，输入数据集被拆分成一系列独立的块，并由一组Map任务并行处理。每个Map任务将其输入块转换为一系列键值对，其中键表示数据的类型，值表示数据的具体内容。
    
    在Reduce阶段，Map任务输出的键值对被分组并传输到一组Reduce任务，这些任务将数据进一步处理，并输出最终结果。Reduce任务可以合并和汇总来自多个Map任务的数据，并生成最终结果。这个过程中，所有的中间结果都会被存储在HDFS中，以便随时供后续的处理任务使用。
    
    MapReduce的优势在于它的可扩展性和容错性，它可以在大规模集群上处理大规模数据，并且能够自动处理节点故障。此外，MapReduce的编程模型相对简单，可以快速上手，支持多种编程语言，如Java、Python和C++等。
    
    MapReduce已经成为了大规模数据处理的标准之一，并且在Hadoop生态系统中被广泛使用，如Apache Hive、Apache Pig和Apache Spark等。
 *  **YARN**
    
    YARN是Yet Another Resource Negotiator（另一种资源协调器）的缩写，是Apache Hadoop的一个核心组件之一。它是一个资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源，并协调运行在这些资源上的计算任务。
    
    YARN将集群资源划分为几个容器（Container），每个容器代表着一个计算节点上的一组CPU、内存和网络等资源。然后，YARN根据用户提交的计算任务的资源需求，将任务分配到集群的不同容器上执行。这个过程中，YARN会负责容器的创建、资源的分配、任务的调度和监控等工作，以确保任务能够在集群中高效地运行。
    
    YARN的出现解决了Hadoop 1.x版本中MapReduce组件的不足，使得Hadoop能够支持更多的计算框架和工具，如Apache Spark、Apache Flink和Apache Tez等。同时，YARN还支持多租户环境和资源隔离，使得多个用户可以共享Hadoop集群，而不会相互影响。
    
    除此之外，YARN还提供了一套完整的API和工具，可以帮助开发人员轻松构建和管理分布式应用程序。其中包括YARN Application Timeline Service（ATS）用于记录应用程序的运行状态和日志，YARN Service API用于部署和管理长期运行的服务等。
    
    总之，YARN是Hadoop集群中的关键组件之一，它提供了高效的资源管理和调度机制，为Hadoop集群中的各种计算框架和工具提供了可靠的基础设施。
 *  **HBase**
    
    HBase是一个开源的分布式非关系型数据库系统，它是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组成部分。HBase被设计用于存储和处理海量数据，它可以在大规模集群上运行，并提供高可靠性、高性能和可扩展性等特性。
    
    HBase的数据模型类似于Google的Bigtable，它使用列族（column family）、行键（row key）和列限定符（column qualifier）来组织数据。数据按照列族的方式存储，每个列族可以包含多个列限定符，每个列限定符可以包含多个版本的数据。HBase中的数据是按照行键排序的，这样可以快速地进行行级别的读写操作。
    
    HBase的数据存储在Hadoop集群中的HDFS文件系统中，可以利用Hadoop的分布式文件系统提供的高可靠性和容错性等特性。同时，HBase也支持数据的自动分片和负载均衡，可以根据集群的规模和数据量自动调整数据分布和存储位置。
    
    HBase的应用场景非常广泛，例如实时分析、数据挖掘、日志存储和全文搜索等领域。HBase在多个互联网公司和科研机构中得到了广泛的应用，例如Facebook、Twitter和Yahoo等公司。
    
    总之，HBase是一个高可靠性、高性能、可扩展的分布式非关系型数据库系统，它可以在大规模集群上处理海量数据，并提供了丰富的API和工具，可以帮助开发人员轻松构建和管理分布式应用程序。
 *  **Hive**
    
    Hive是一个开源的数据仓库工具，它是基于Hadoop生态系统的分布式存储和计算能力来实现数据管理和查询分析的。Hive使用类似于SQL的查询语言（HiveQL）来对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析，使得开发人员可以使用熟悉的查询语言来访问和处理Hadoop集群中的数据。
    
    Hive的数据模型和表现形式类似于关系型数据库，它支持结构化数据和半结构化数据的处理。Hive将数据组织成表的形式，并支持创建、删除、修改和查询表等常见操作。同时，Hive还支持用户自定义函数（UDF）、用户自定义聚合函数（UDAF）和用户自定义转换函数（UDTF）等扩展功能，可以让开发人员根据业务需求自定义处理数据的方式。
    
    Hive可以处理多种数据格式，包括文本文件、CSV文件、JSON文件和Parquet文件等。同时，Hive还可以与其他Hadoop生态系统中的工具和组件集成，例如Hadoop MapReduce、Apache Spark和Apache Tez等。
    
    Hive的应用场景非常广泛，例如数据仓库、数据集成、数据分析和数据可视化等领域。Hive在多个互联网公司和科研机构中得到了广泛的应用，例如Facebook、Netflix和Twitter等公司。
    
    总之，Hive是一个基于Hadoop生态系统的数据仓库工具，它使用类似于SQL的查询语言来对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。Hive提供了丰富的功能和API，可以帮助开发人员轻松构建和管理分布式数据仓库。
 *  **R connectors**
    
    R connectors是一组用于在R语言和其他数据存储和处理工具之间进行数据交互的软件包。这些软件包提供了一些API和接口，使得R语言可以连接到各种数据存储和处理工具，例如关系型数据库、非关系型数据库、大数据处理系统和云计算平台等。
    
    以下是一些常用的R connectors：
    
    1.  RMySQL：用于连接MySQL数据库和R语言，并提供数据查询和处理的功能。
    2.  RSQLite：用于连接SQLite数据库和R语言，并提供数据查询和处理的功能。
    3.  RODBC：用于连接各种ODBC兼容的数据库和R语言，并提供数据查询和处理的功能。
    4.  RMongo：用于连接MongoDB数据库和R语言，并提供数据查询和处理的功能。
    5.  RHadoop：用于连接Hadoop集群和R语言，并提供数据查询和处理的功能。
    6.  RAmazonS3：用于连接Amazon S3云存储和R语言，并提供数据读取和写入的功能。
    
    R connectors可以让R语言与其他数据存储和处理工具无缝交互，使得R语言可以轻松地处理和分析各种类型和规模的数据。这些软件包提供了丰富的API和接口，可以满足不同场景下的数据处理需求。
 *  **Mahout**
    
    Mahout是一个基于Apache Hadoop的开源机器学习框架，旨在提供可扩展、分布式的机器学习算法和工具。Mahout最初是由Doug Cutting创建的，他也是Hadoop的创始人之一。
    
    Mahout包括许多常见的机器学习算法，例如聚类、分类、推荐和维度缩减等。这些算法是为大规模数据集设计的，可以在分布式环境中高效地处理大量数据。Mahout还提供了许多工具和库，使得机器学习的建模、评估和部署等任务变得更加容易。
    
    Mahout支持多种数据格式和存储方式，例如文本文件、CSV文件、JSON文件和Hadoop SequenceFile等。它可以与Hadoop生态系统中的其他工具和组件集成，例如Hadoop MapReduce、Apache Spark和Apache Flink等。Mahout还支持Java、Scala和Python等编程语言。
    
    Mahout的应用场景非常广泛，包括文本分类、推荐系统、图像处理、自然语言处理和预测分析等领域。Mahout已经在许多大型企业和组织中得到了广泛的应用，例如Adobe、Foursquare和Twitter等公司。
    
    总之，Mahout是一个基于Hadoop的开源机器学习框架，旨在提供可扩展、分布式的机器学习算法和工具。Mahout支持多种数据格式和存储方式，并与Hadoop生态系统中的其他工具和组件集成，可以帮助开发人员轻松构建和管理大规模机器学习系统。
 *  **Pig**
    
    Pig是一个基于Apache Hadoop的开源平台，用于处理大规模数据集。Pig的主要目标是简化Hadoop的编程和数据处理，它提供了一种高级的数据流语言Pig Latin，使得数据分析人员可以更容易地编写和执行复杂的数据处理任务，而无需编写低级的MapReduce代码。
    
    Pig Latin是Pig的核心语言，它是一种数据流语言，类似于SQL，但具有更强的表达能力和灵活性。使用Pig Latin，用户可以在Hadoop上执行各种数据转换和分析任务，例如过滤、连接、聚合、排序和计算等。
    
    Pig的架构基于Hadoop，并支持各种数据存储格式，例如文本文件、SequenceFile、Avro、Parquet和RCFile等。Pig还可以与Hive、HBase和Cassandra等其他数据存储系统集成。Pig提供了丰富的函数库和操作符，可以进行数据转换、数据清洗、特征提取和机器学习等任务。
    
    Pig在大数据处理领域具有广泛的应用，例如数据清洗、ETL、数据预处理和机器学习等领域。Pig已经被许多大型企业和组织使用，例如雅虎、eBay和美国宇航局等。
    
    总之，Pig是一个基于Hadoop的开源平台，用于处理大规模数据集。Pig提供了一种高级的数据流语言Pig Latin，使得数据分析人员可以更轻松地编写和执行复杂的数据处理任务，并在各种数据存储系统之间进行集成。Pig在大数据处理领域具有广泛的应用，是一个非常有用的工具。
 *  **Oozie**
    
    Oozie是一个基于Apache Hadoop的开源工作流引擎，用于调度和执行大规模数据处理任务。Oozie提供了一种高级的工作流语言，允许用户定义各种数据处理任务之间的依赖关系和执行顺序，并将这些任务安排到Hadoop集群上进行执行。
    
    Oozie的工作流语言是基于XML的，并使用Hadoop的各种工具和组件，例如MapReduce、Pig和Hive等。用户可以通过编写XML文件定义工作流，然后通过Oozie调度器将其提交到Hadoop集群上执行。Oozie提供了丰富的功能和特性，例如决策节点、控制流程、动态参数和错误处理等。
    
    Oozie还支持各种作业类型，例如MapReduce、Pig、Hive、Spark和Shell等，使得用户可以使用各种数据处理工具来构建复杂的数据处理任务。Oozie还支持插件，使得用户可以扩展Oozie的功能，例如添加新的作业类型或执行引擎等。
    
    Oozie在大规模数据处理任务中具有广泛的应用，例如数据清洗、ETL、数据分析和机器学习等领域。Oozie已经在许多大型企业和组织中得到了广泛的应用，例如雅虎、Twitter和eBay等公司。
    
    总之，Oozie是一个基于Hadoop的开源工作流引擎，用于调度和执行大规模数据处理任务。Oozie提供了一种高级的工作流语言，允许用户定义各种数据处理任务之间的依赖关系和执行顺序，并将这些任务安排到Hadoop集群上进行执行。Oozie在大规模数据处理领域具有广泛的应用，是一个非常有用的工具。
 *  **Zookeeper**
    
    Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由Apache Hadoop项目开发。它被设计用于为大型分布式计算系统提供高效、可靠的协调机制。Zookeeper可以为分布式应用程序提供一致性、可用性和容错性，以及管理和监视分布式系统的状态。
    
    Zookeeper主要提供了三个功能：
    
    1.  分布式协调：Zookeeper可以在分布式系统中协调各种服务，如Hadoop集群的Master节点选举、分布式锁、配置管理和命名服务等。
    2.  高可用性：Zookeeper是高可用的，支持容错性，并且在网络分区情况下也能保持强一致性。Zookeeper集群可以自动管理和恢复节点故障，确保系统的可靠性和稳定性。
    3.  数据发布/订阅：Zookeeper提供了一种简单的机制来发布和订阅分布式系统中的状态信息，例如分布式锁和配置信息等。应用程序可以使用Zookeeper来监视分布式系统的状态，并根据需要对其进行响应。
    
    Zookeeper的核心原理是基于ZAB协议，ZAB是Zookeeper Atomic Broadcast的缩写，是Zookeeper用于实现分布式一致性的核心协议。Zookeeper使用了Paxos算法的一种简化版本来实现ZAB协议，确保数据的一致性和可用性。
    
    Zookeeper已经被广泛应用于分布式系统中，例如Apache Hadoop、HBase、Kafka和Solr等项目。总之，Zookeeper是一个非常有用的开源分布式协调服务，为分布式系统提供了一致性、可用性和容错性等重要特性。
 *  **Flume**
    
    Flume是一个分布式、可靠和高可用的系统，用于收集、聚合和移动大量的日志数据和事件流数据。它是由Apache软件基金会开发的开源项目，旨在解决大规模数据处理中的数据收集和传输问题。
    
    Flume的架构由三个主要组件组成：
    
    1.  Source：负责从不同的数据源（例如日志文件、消息队列、网络接口等）收集数据，并将其传输到Flume中。
    2.  Channel：Flume的数据缓存区，用于临时存储从Source收集的数据，以便后续传输到目的地。
    3.  Sink：将数据从Channel中读取并将其传输到目的地（例如HDFS、HBase、Kafka、Elasticsearch等）。
    
    Flume还提供了一些插件和扩展，例如拦截器、解析器和转换器等，以便用户可以根据自己的需求进行自定义配置和扩展。
    
    Flume的优点包括：
    
    1.  可扩展性：Flume具有可扩展性，可以轻松处理大量数据源和数据量。
    2.  可靠性：Flume使用可靠的机制来传输和缓存数据，以确保数据不会丢失或损坏。
    3.  灵活性：Flume的架构非常灵活，可以根据需求进行自定义配置和扩展。
    
    Flume被广泛用于大规模数据处理场景中，例如日志收集和分析、事件流数据收集和分析、流处理等。它已经被许多企业和组织采用，并被证明是一个非常有用的工具。
 *  **Sqoop**
    
    Sqoop是一个开源的工具，用于在Apache Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。它支持将结构化数据从关系型数据库中导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并支持将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中。
    
    Sqoop主要用于解决将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中进行分析和处理的问题。它可以将关系型数据库中的数据转换为适合Hadoop处理的格式，例如文本文件、序列化文件等。此外，Sqoop还支持在数据传输过程中进行压缩和加密等操作，以确保数据的安全性和效率。
    
    Sqoop支持多种关系型数据库，例如MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server等，并可以与Hadoop中的各种工具和组件进行集成，例如MapReduce、Hive、Pig等。这使得Sqoop非常灵活和可扩展。
    
    Sqoop的优点包括：
    
    1.  简单易用：Sqoop具有简单易用的命令行界面，可以轻松地执行导入和导出操作。
    2.  可扩展性：Sqoop可以轻松地与Hadoop中的其他工具和组件进行集成，以便用户可以根据自己的需求进行扩展和定制。
    3.  高效性：Sqoop支持对数据进行压缩和加密等操作，以提高数据传输效率和安全性。
    
    总之，Sqoop是一个非常有用的工具，可以帮助用户轻松地将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中进行处理和分析，并将处理后的数据导出到关系型数据库中。它已经被广泛应用于大规模数据处理场景中，并被证明是一个非常有用的工具。

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