mapreduce在hadoop中的作用是什么 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及各模塊的功能?
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及各模塊的功能?1.HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))HDFS是一個在Hadoop生態(tài)中提供分布式存儲支持的系統(tǒng),很多上層計算框架(Hbase,Spark等。)依靠HDFS存儲
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及各模塊的功能?
1.HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))
HDFS是一個在Hadoop生態(tài)中提供分布式存儲支持的系統(tǒng),很多上層計算框架(Hbase,Spark等。)依靠HDFS存儲。
(分布式計算模型)離線計算
什么是離線計算,其實就是非實時計算。
3.分布式資源管理器
紗線與紡織品。;的出現(xiàn)主要是為了解決原有Hadoop擴展性差,不支持多種計算模式的問題。
4.存儲計算
Spark在內(nèi)存中提供分布式計算能力,比傳統(tǒng)的MapReduce大數(shù)據(jù)分析更高效、更快速。
5.分布式列存儲數(shù)據(jù)庫
Hbase繼承了列存儲的特點,非常適合數(shù)據(jù)的隨機讀寫。其次,Hbase建立在HDFS之上,它內(nèi)部管理的所有文件都存儲在HDFS。這使得它具有高度的容錯性和可擴展性,并支持Hadoop mapreduce編程模型。
6.數(shù)據(jù)倉庫
7.Oozie(工作流調(diào)度程序)
Oozie是一個基于工作流引擎的調(diào)度器,它實際上是一個運行在Java Servlet容器(如Tomcat)中的JavaWeb應(yīng)用程序,在其上可以運行諸如Hadoop 地圖縮小和豬。
8.Sqoop和Pig
9.Flume(日志收集工具)
Flume將數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、傳輸、處理到最終寫入目標(biāo)路徑的過程抽象成數(shù)據(jù)流。在具體的數(shù)據(jù)流中,數(shù)據(jù)源支持在Flume中定制數(shù)據(jù)發(fā)送方,從而支持不同協(xié)議的數(shù)據(jù)采集。
10.Kafka(分布式消息隊列)
Kafka是Apach
hadoop生態(tài)圈包含哪些系統(tǒng)?
Hadoop生態(tài)系統(tǒng):
1.HDFS: Hadoop分布式文件系統(tǒng),用來解決機器組存儲數(shù)據(jù)的問題。
第一代Hadoop計算引擎分為兩步:map和reduce。很好用,但是很繁瑣。
3.spark:第二代計算引擎,模糊了map和reduce之間的界限,需要更少的磁盤讀寫。
4.pig:上面計算引擎的MapReduce程序很難寫。與匯編語言相比,pig的描述更接近腳本。
配置單元是用sql描述的。將sql語言翻譯成MapReduce程序。
6.Tez和spark:新一代計算引擎,可以滿足低速數(shù)據(jù)處理的要求。
:流式計算平臺。數(shù)據(jù)流和統(tǒng)計。
8.zookeeper:分布式訪問協(xié)作系統(tǒng)
9 .紗:中央管理調(diào)度系統(tǒng)