注册 登录  
 加关注
   显示下一条  |  关闭
温馨提示!由于新浪微博认证机制调整,您的新浪微博帐号绑定已过期,请重新绑定!立即重新绑定新浪微博》  |  关闭

itoedr的it学苑

记录从IT文盲学到专家的历程

 
 
 

日志

 
 

大数据技术Hadoop入门理论系列之一  

2016-01-08 01:19:23|  分类: linux-based box |  标签: |举报 |字号 订阅

  下载LOFTER 我的照片书  |
大数据技术Hadoop入门理论系列之一
hadoop构架

1. hadoop 生态概况

Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的 分布式系统 基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

具有可靠、高效、可伸缩的特点。

Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce

下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈。在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark

都能部署在yarn、mesos的资源管理系统之上

大数据技术Hadoop入门理论系列之一

下面将分别对以上各组件进行简要介绍,具体介绍参见后续系列博文。

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。

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,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。

它提供了一次写入多次读取的机制,数据以块的形式,同时分布在集群不同物理机器上。

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。

MapReduce是一种分布式计算模型,用以进行大数据量的计算。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。

4. 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是一个建立在HDFS之上,面向列的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。

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。

5. 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。

Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper,它运行在计算机集群上面,用于管理Hadoop操作。

6. 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SQL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让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句,然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。

7. Pig (ad-hoc脚本)

由yahoo!开源,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

Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin,它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。

其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。

8. Sqoop (数据ETL/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。

Sqoop利用数据库技术描述数据架构,用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。

9. 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。当然也可以用于收集其他类型数据

10. 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。

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。

11. Oozie (工作流调度器)

Oozie是一个可扩展的工作体系,集成于Hadoop的堆栈,用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管理一个复杂的系统,基于外部事件来执行,外部事件包括数据的定时和数据的出现。

Oozie工作流是放置在控制依赖DAG(有向无环图 Direct Acyclic Graph)中的一组动作(例如,Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等),其中指定了动作执行的顺序。

Oozie使用hPDL(一种XML流程定义语言)来描述这个图。

12. Yarn (分布式资源管理器)

YARN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扩展性较差,不支持多计算框架而提出的。

Yarn是下一代 Hadoop 计算平台,yarn是一个通用的运行时框架,用户可以编写自己的计算框架,在该运行环境中运行。

用于自己编写的框架作为客户端的一个lib,在运用提交作业时打包即可。该框架为提供了以下几个组件:

- 资源管理:包括应用程序管理和机器资源管理

- 资源双层调度

- 容错性:各个组件均有考虑容错性

- 扩展性:可扩展到上万个节点

13. Mesos (分布式资源管理器)

Mesos诞生于UC Berkeley的一个研究项目,现已成为Apache项目,当前有一些公司使用Mesos管理集群资源,比如Twitter。

与yarn类似,Mesos是一个资源统一管理和调度的平台,同样支持比如MR、steaming等多种运算框架。

14. Tachyon (分布式内存文件系统)

Tachyon(/'t?ki:??n/ 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、MapReduce)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。

15. Tez (DAG计算模型)

Tez是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架,它直接源于MapReduce框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,

即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output, Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等,

这样,这些分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个大的DAG作业。

目前hive支持mr、tez计算模型,tez能完美二进制mr程序,提升运算性能。

16. Spark (内存DAG计算模型)

Spark是一个Apache项目,它被标榜为“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的通用的并行计算框架。

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

17. Giraph (图计算模型)

Apache Giraph是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统, 基于Hadoop平台,灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

最早出自雅虎。雅虎在开发Giraph时采用了Google工程师2010年发表的论文《Pregel:大规模图表处理系统》中的原理。后来,雅虎将Giraph捐赠给Apache软件基金会。

目前所有人都可以下载Giraph,它已经成为Apache软件基金会的开源项目,并得到Facebook的支持,获得多方面的改进。

18. GraphX (图计算模型)

Spark GraphX最先是伯克利AMPLAB的一个分布式图计算框架项目,目前整合在spark运行框架中,为其提供BSP大规模并行图计算能力。

19. MLib (机器学习库)

Spark MLlib是一个机器学习库,它提供了各种各样的算法,这些算法用来在集群上针对分类、回归、聚类、协同过滤等。

20. Streaming (流计算模型)

Spark Streaming支持对流数据的实时处理,以微批的方式对实时数据进行计算

21. Kafka (分布式消息队列)

Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据。

活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容,搜索了什么内容等。

这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理。

22. Phoenix (hbase sql接口)

Apache Phoenix 是HBase的SQL驱动,Phoenix 使得Hbase 支持通过JDBC的方式进行访问,并将你的SQL查询转换成Hbase的扫描和相应的动作。

23. ranger (安全管理工具)

Apache ranger是一个hadoop集群权限框架,提供操作、监控、管理复杂的数据权限,它提供一个集中的管理机制,管理基于yarn的hadoop生态圈的所有数据权限。

24. knox (hadoop安全网关)

Apache knox是一个访问hadoop集群的restapi网关,它为所有rest访问提供了一个简单的访问接口点,能完成3A认证(Authentication,Authorization,Auditing)和SSO(单点登录)等

25. falcon (数据生命周期管理工具)

Apache Falcon 是一个面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台,设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现。它使终端用户可以快速地将他们的数据及其相关的处理和管理任务“上载(onboard)”到Hadoop集群。

26. Ambari (安装部署配置管理工具)

Apache Ambari 的作用来说,就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群,是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个web工具。

  评论这张
 
阅读(43)| 评论(0)
推荐 转载

历史上的今天

在LOFTER的更多文章

评论

<#--最新日志,群博日志--> <#--推荐日志--> <#--引用记录--> <#--博主推荐--> <#--随机阅读--> <#--首页推荐--> <#--历史上的今天--> <#--被推荐日志--> <#--上一篇,下一篇--> <#-- 热度 --> <#-- 网易新闻广告 --> <#--右边模块结构--> <#--评论模块结构--> <#--引用模块结构--> <#--博主发起的投票-->
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

页脚

网易公司版权所有 ©1997-2017