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[数据库]Hadoop的位置

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Hadoop框架中,有很多优秀的工具,帮助我们解决工作中的问题。

Hadoop的位置

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从上图可以看出,越往右,实时性越高,越往上,涉及到算法等越多。

越往上,越往右就越火……

 

Hadoop框架中一些简介

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HDFS

HDFS,(Hadoop Distributed File System) hadoop分布式文件系统。在Google开源有关DFS的论文后,由一位大牛开发而成。HDFS的建立在集群之上,适合PB级大量数据的存储,扩展性强,容错性高。它也是Hadoop集群的基础,大部分内容都存在了HDFS上。

 

MapReduce

MapReduce,是Hadoop中的计算框架,由两部分构成。Map操作以及Reduce操作。MapReduce,会生成计算的任务,分配到各个节点上,执行计算。这样就避免了移动集群上面的数据。而且其内部,也有容错的功能。在计算过程中,某个节点宕掉之后,会有策略进行应对。Hadoop集群,上层的一些工具,比如Hive或者Pig等,都会转换为基本的MapReduce任务来执行。

 

HBase

HBase源自谷歌的BigTable。HBase是面向列存储的数据库,性能高,扩展性强,可靠性高。HBase的内容,存储在HDFS上,当然它也可以使用其他的文件系统,如S3等。HBase作为一个顶级项目,使用频率很高。如:我们可以用来存储,爬虫爬来的网页的信息等。具体的HBase的概念请见后续详细说明。延迟较低。

 

Hive

Hive,是一个查询的工具,在HBase中,对于SQL的支持不太好。而Hive解决了这一类的问题。以sql形式操作hbase,更爽一些。Hive编写的一些sql语句,其实最后也还是会变成MapReduce程序。当然这种查询,不能与关系型数据库mysql等比较,hive查询时,是秒级或分钟级的,时间比较长。

 

Sqoop

Sqoop,也是一个很神奇的数据同步工具。在关系型数据库中,我们会遇到一种情景,将Oracle数据导入到Mysql,或者将Mysql数据,导入到Oracle。那其实Sqoop也是类似的功能。sqoop可以将Oracle,Mysql等关系型数据库中的数据,导入到HBase,HDFS上,当然也可以从HDFS或HBase导入到Mysql或Oracle上。

 

Flume

Flume,是日志收集工具,是分布式的,可靠的,容错的,可以定制的。应用场景如:100台服务器,需要监测各个服务器的运行情况,这时可以用flume将各个服务器的日志,收集过来。Flume也有两个版本。Flume OG 和Flume NG。现在基本都用NG了。

 

Impala

Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性。相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。Imapa可以和Phoenix,Spark Sql联系起来了解一下。

 

Spark

Spark是一个内存计算的框架。目前一个大的趋势。MapReduce会有很大的IO操作,而Spark是在内存中计算。速度是Hadoop的10倍(官网上这样说的)。Spark是目前一个趋势,是需要了解的。

 

Zookeeper

Zookeeper,动物管理员。Zookeeper叫分布式协作服务。作用主要是,统一命名,状态同步,集群管理,配置同步。Zookeeper在HBase,以及Hadoop2.x中,都有用到。

 

Mahout

数据挖掘算法库,里面内置了大量的算法。可以用来做预测、分类、聚类等。工具很强大,但是技术要求能力较高。

 

Pig

和Hive类似。具体区别自己搜搜。Pig可以构建数据仓库。可用来对数据仓库中数据,进行查询分析。Pig也有自己的查询语法,很不幸,不是sql形式,Pig Latin。

 

Ambari

Ambari是一个管理平台。可以对集群进行统一的部署。也是很方便的。