1、Hadoop生态系统概况
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop2.0还包括YARN。
下图为hadoop的生态系统：
2、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克隆版。
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
工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训
和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获取文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。
NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。
DataNode：Slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给NameNode。
Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作量；定期合并fsimage和fsedits，推送给NameNode；紧急情况下，可辅助恢复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。
3、Mapreduce（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 MapReduce 克隆版。
源自于google的MapReduce论文
MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。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这样的功能划分，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。
JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。
TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态。
Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。
Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce
函数
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执行。
Mapreduce处理流程，以wordCount为例：
4、Hive（基于Hadoop的数据仓库）
由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问
题
快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题
。
Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。
通常用于离线分析。
5、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 Bigtable克隆版
HBase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。
数据模型：Schema-->Table-->Column Family-->Column-->RowKey-->TimeStamp-->Value
6、Zookeeper（分布式协作服务）
源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版
解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
7、Sqoop（数据同步工具）
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和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。
8、Pig（基于Hadoop的数据流系统）
由yahoo!开源，
设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具
定义了一种数据流语言—Pig Latin，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
通常用于进行离线分析。
9、Mahout（数据挖掘算法库）
Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短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）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘
方法
快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载
。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、 MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。
10、Flume（日志收集工具）
Cloudera开源的日志收集系统，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。
浙公网安备 33021202002483