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- 01存儲
- 02計算
- 03調(diào)度
- 04其他
- 05回憶
眾多組件們構(gòu)建了大規(guī)模分布式計算和存儲平臺。本文介紹Hadoop生態(tài)圈中各個組件的主要功能和作用，輔助學(xué)者理解每個組件的定位和用途，從而建立對圈內(nèi)組件的宏觀認識。梳理清楚HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark、pig、Sqoop、Oozie、Ambari、Flume、tez、Mahout、Zookeeper、Altas、Hue、Range、kylin等核心組件在大數(shù)據(jù)處理和分析中的角色定位。多說不嘮，進入正題…
01存儲
- HDFS (Hadoop Distributed File System)
- 角色：Hadoop體系的核心組件之一，是一個分布式文件系統(tǒng)。
- 主要功能：
- 大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲：能夠存儲超大文件（TB級別）。
- 高容錯性：通過數(shù)據(jù)復(fù)制確保數(shù)據(jù)的可靠性。
- 高吞吐量：優(yōu)化大數(shù)據(jù)集的訪問，適合批處理。
- 架構(gòu)：
- NameNode：管理文件系統(tǒng)的命名空間和客戶端對文件的訪問。
- DataNode：存儲實際的數(shù)據(jù)塊。
- 特點：
- 適合寫一次，讀多次的場景。
- 不適合低延遲數(shù)據(jù)訪問和大量小文件存儲。
- HBase
- 角色：分布式、可擴展的面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫。
- 主要功能：
- 實時讀寫：提供對大規(guī)模數(shù)據(jù)的隨機、實時讀寫訪問。
- 存儲結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
- 支持線性和模塊化擴展。
- 架構(gòu)：
- HMaster：管理和分配region，處理元數(shù)據(jù)操作。
- RegionServer：負責(zé)服務(wù)和管理regions。
- Zookeeper：協(xié)調(diào)分布式操作。
- 特點：
- 基于HDFS存儲，利用HDFS的容錯能力。
- 適合需要隨機、實時讀寫訪問的大數(shù)據(jù)場景。
- 支持高并發(fā)，可以處理大量的讀寫請求。
02計算
- MapReduce
- 角色：Hadoop的核心計算框架
- 功能：用于并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計算模型
- 特點：
- 將復(fù)雜問題分解為可并行計算的簡單任務(wù)
- 高容錯性，能夠處理節(jié)點故障
- 適合批處理作業(yè)
- Hive
- 角色：數(shù)據(jù)倉庫工具
- 功能：提供類SQL查詢語言(HiveQL)來分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)
- 特點：
- 將SQL查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce作業(yè)
- 適合復(fù)雜的批量數(shù)據(jù)處理
- 提供了豐富的內(nèi)置函數(shù)和自定義函數(shù)能力
- Spark
- 角色：快速通用的集群計算系統(tǒng)
- 功能：提供內(nèi)存計算功能，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理
- 特點：
- 支持多種編程語言（Scala, Java, Python, R）
- 包含多個庫，如Spark SQL, MLlib, GraphX, Spark Streaming
- 比MapReduce快很多，特別是對于迭代算法
- Kylin
- 角色：開源的分布式分析引擎
- 功能：提供Hadoop/Spark之上的SQL接口及多維分析（OLAP）能力
- 特點：
- 極速OLAP引擎
- 支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)集
- 與現(xiàn)有BI工具無縫集成
- Impala
- 角色：開源的分布式SQL查詢引擎
- 功能：為存儲在Hadoop的數(shù)據(jù)提供低延遲和高并發(fā)的SQL查詢
- 特點：
- 比Hive快得多，接近傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的查詢速度
- 支持HDFS和HBase作為存儲系統(tǒng)
- 與Hive的元數(shù)據(jù)、SQL語法和用戶界面兼容
- Flink
- 角色：分布式大數(shù)據(jù)處理引擎
- 功能：提供數(shù)據(jù)流和批數(shù)據(jù)處理能力
- 特點：
- 真正的流處理，支持事件時間和處理時間
- exactly-once語義
- 低延遲，高吞吐量
- 支持迭代處理和增量迭代
03調(diào)度
- YARN (Yet Another Resource Negotiator)
- 角色：Hadoop的資源管理系統(tǒng)
- 功能：
- 管理集群資源并調(diào)度任務(wù)
- 允許多種數(shù)據(jù)處理引擎在Hadoop上運行
- 特點：
- 將資源管理和作業(yè)調(diào)度/監(jiān)控分離
- 支持多種應(yīng)用程序，不僅限于MapReduce
- 提高集群利用率和可擴展性
- Oozie
- 角色：工作流調(diào)度系統(tǒng)
- 功能：
- 管理和協(xié)調(diào)Hadoop作業(yè)
- 定義、執(zhí)行和監(jiān)控復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道
- 特點：
- 支持多種Hadoop作業(yè)類型（MapReduce, Pig, Hive等）
- 可以通過XML定義工作流
- 提供基于時間和數(shù)據(jù)的作業(yè)觸發(fā)機制
- Zookeeper
- 角色：分布式協(xié)調(diào)服務(wù)
- 功能：
- 為分布式應(yīng)用提供同步、配置管理、分組和命名服務(wù)
- 維護分布式系統(tǒng)的一致性
- 特點：
- 高性能、高可用性
- 提供簡單的接口
- 被廣泛用于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，如HBase
- Dolphin Scheduler (Apache DolphinScheduler)
- 角色：分布式和可擴展的工作流調(diào)度平臺
- 功能：
- 可視化DAG工作流定義
- 工作流的調(diào)度、執(zhí)行和監(jiān)控
- 特點：
- 支持多種任務(wù)類型（Shell, SQL, Python等）
- 提供強大的任務(wù)依賴管理
- 具有容錯和失敗恢復(fù)機制
- 提供友好的用戶界面，易于操作和監(jiān)控
- 支持多租戶
04其他
- Pig
- 角色：高級數(shù)據(jù)流語言和執(zhí)行框架
- 功能：簡化MapReduce操作的創(chuàng)建和執(zhí)行
- 特點：
- 使用Pig Latin語言，類似于SQL但更適合數(shù)據(jù)流
- 可以處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
- 適合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和ETL過程
- Sqoop
- 角色：數(shù)據(jù)傳輸工具
- 功能：在Hadoop和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）之間傳輸數(shù)據(jù)
- 特點：
- 支持增量導(dǎo)入
- 可以將導(dǎo)入的數(shù)據(jù)直接存為Hive表
- 支持多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
- Flume
- 角色：分布式日志收集系統(tǒng)
- 功能：收集、聚合和移動大量日志數(shù)據(jù)
- 特點：
- 靈活的架構(gòu)基于流式數(shù)據(jù)流
- 可靠性機制和故障恢復(fù)
- 可定制性強，支持多種數(shù)據(jù)源和目標(biāo)
- Ambari
- 角色：Hadoop集群管理工具
- 功能：簡化Hadoop的安裝、管理和監(jiān)控
- 特點：
- 提供直觀的Web UI
- 支持多種Hadoop組件的配置和管理
- 提供集群健康檢查和告警功能
- Tez
- 角色：數(shù)據(jù)處理框架
- 功能：加速Hadoop上的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用
- 特點：
- 比MapReduce更快，特別是對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)
- 被Hive和Pig等工具用作執(zhí)行引擎
- 支持復(fù)雜的DAG（有向無環(huán)圖）作業(yè)
- Atlas
- 角色：元數(shù)據(jù)管理和治理平臺
- 功能：為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)提供元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理能力
- 特點：
- 提供數(shù)據(jù)分類和血緣關(guān)系追蹤
- 支持復(fù)雜的元數(shù)據(jù)搜索
- 提供安全和策略引擎
- Hue
- 角色：Hadoop用戶界面
- 功能：提供Web界面來與Hadoop交互
- 特點：
- 支持多種Hadoop組件，如HDFS、Hive、HBase等
- 提供查詢編輯器、文件瀏覽器等工具
- 用戶友好，易于使用
- Ranger
- 角色：安全管理框架
- 功能：為Hadoop集群提供全面的安全管理
- 特點：
- 集中化的安全管理
- 細粒度的訪問控制
- 支持審計和數(shù)據(jù)屏蔽
05回憶