大数据组件汇总
hadoop的生态体系及各组件的用途
hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。
通过流式数据访问，它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。
2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。
3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。
它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。
4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。
5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。
6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。
7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。
此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。
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。
大数据业务流程
1.Hadoop核心模块介绍
分布式：高可靠、高吞吐量的分布式文件存储系统。Namenode（目录节点）、Datenode（数据节点）、 Client（客户端）。
HDFS主要由三部分组成，Hadoop Distributed（分布的） File System （Hadoop 分布的文件系统） 1）Cient（客户端）文件切分block，文件上传，提供命令管理hdfs、比如说关闭开启hdfs 2）Datanode （数据节点），用来存数据的。实际的存储数据块。 3）Namenode （目录节点） 是一个master（主管、管理者），提供Datanode目录和数据块的映射关系。
一、MapReduce是一套从海量数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一 步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。 下面以一个计算海量数据最大值为例：一个银行有上亿储户，银行希望找到存储金额最高是多少？ MapReduce会这样做：首先数字是分布存储在不同块中的，以某几个块为一个Map，计算出Map中最大的值， 然后将每个Map中的最大值做Reduce操作，Reduce再取最大值给用户。计算流程如下图
Zookeeper分布式应用程序协调服务，集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进 行下一步合理操作。
功能：分布式消息同步和协调，服务器节点动态上下线，统一配置，集群管理。
Oozie（训象人）用来做ha job)流
大数据业务流程及相关组件介绍
• 大数据概念：在合理时间内获取、存储、管理、分析巨量资料。
• 大数据技术、大数据工程、大数据科学、大数据应用
• Hadoop是一个开源的大数据分析软件或者说是软件框架，拥有 低成本、高效率的特点，为市场认可。
大数据相关组件介绍
⼤数据相关组件介绍HDFS: ⽤于存放⼀切信息的分布式的⽂件系统。
⼤数据系统由于其涉及到的数据量较⼤所以往往需要仰赖于⼀个数据仓库系统，将所有的数据能够分门别类地存储起来，⽽HDFS就是这样⼀个仓库。
需要注意⼀点，HDFS并不是我们通常实际⽤来查询或者处理数据的数据仓库组件，其更像是仓库本⾝，是⼀个偏硬件，偏系统化的概念，⽤于将所有的信息都囊括进去。
MapReduce: 软件框架，编写程序。
⽤于实际进⾏计算数据的编程模型，其特质强调分布式与并⾏。
可以说，MapReduce是真正实现对⼤量数据进⾏操作和处理的⼯具。
ZooKeeper: 负责⼤数据系统中，统⼀管理调度整个仓库运作的⼯程班。
我们可以想象得到，⼀个复杂的系统想要能够稳定运作下去，其必须需要⼀个相应的⾓⾊，专职负责统⼀调度整个系统的资源，发布任务，协调各个组件之间的运⾏。
ZooKeeper就是这样⼀个⾓⾊，可以这样说，ZooKeeper的存在，使得分布式的系统在协调运作上得到的保证。
HBase: ⾮常适合⽤于⼤数据的实时查询。
存放数据的架⼦。
当我们有了存储和处理数据的仓库以后，我们肯定不能将数据杂乱的堆积到仓库中吧？HBase就是仓库中的架⼦，我们在拿到数据后，会将数据放到相应的架⼦中，这样以后当我们需要使⽤或者处理数据时，只需要去找到相应的架⼦就好了。
所以HBase具备⼀些数据库的功能，然⽽这⾥要强调⼀下，HBase是⼀个Nosql的数据库。
Hive: 数据仓库可以⽤SQL查询，可以运⾏Map/Reduce程序。
⽤来计算趋势或者⽹站⽇志，不应⽤于实时查询，需要很长时间返回结果。
查找数据的⼯具。
从前⾯这个定义可以看出来，Hive其实和HBase在功能上有很多相似的地⽅，它们都可以查找数据，然⽽Hive本质上只是查找数据的功能，其不能更新数据（但是可以写⼊）。
⽽HBase中，常⽤的增删改查都是⽀持的。
Pig: 处理数据的⼯具。
Pig是基于MapReduce的，所以当直接使⽤MapReduce开发相应的数据处理⽐较困难的话，Pig就是我们会想要使⽤的⼯具了。
大数据组件——精选推荐
⼤数据组件
⼀.⼤数据组件分类:
1.计算类: hadoop,spark,flink,hive
2.传输类:kafka,flume,redis
3.存储类:hbase,mongodb,Cassandra
4.调度类:zookeeper
5.配置类:mesos,yarn
⼆.流⾏的框架SMACK
Spark Mesos Akka Cassandra Kafka
三.Apache
Zookeeper 分布式调度
Spark 计算
Kafka 中⼼化传输整合数据,⾯向服务
Cassandra 线性增加容量,节省资源,consistency可调节
Mesos 分布式任务调度系统,智能调度硬件资源
四.⼤数据⼤数据对框架和⼯具的要求:
⾼可⽤性,⾼性能,⾼可扩展性
五.常见⼤数据架构包括:
数据注⼊层(webserver等)
数据存储层
数据处理层
六.⼤数据技术⼈员两个⼤⽅向
做⼤规模⾼并发的线上服务
做⼤数据分析
七.⼤数据指的是规模超过现有数据库⼯具获取、存储、管理和分析能⼒的数据集，并同时强调并不是超过某个特定数量级的数据集才是⼤数据
⼋.国际数据公司（IDC）⽤四个维度的特征来定义⼤数据，即数据集的规模（Volume）、数据流动的速度（Velocity）、数据类型的多少（Variety）和数据价值的⼤⼩（Value）。
常用技术组件分类
常用技术组件分类技术组件可以根据其功能和应用领域进行分类。
以下是一些常见的分类方式：1.网络服务类：负载均衡：如Nginx、OpenResty、LVS、F5、HAproxy等，主要用于分发网络流量，提高系统的可用性和性能。
HTTP服务：如Nginx、Apache等，提供Web服务，处理HTTP 请求和响应。
Web容器：如Tomcat、Jetty等，用于运行Web应用程序。
2.存储访问类：数据库：如MySQL、MongoDB、Redis、PostgreSQL等，用于存储和检索数据。
缓存：如Redis、MemCached、EhCache等，用于提高数据访问速度，减轻数据库压力。
3.数据处理类：搜索引擎：如ElasticSearch、Solr等，用于处理大数据量的快速搜索和分析。
大数据组件：如Hadoop、Spark等，用于处理和分析大规模数据。
数据复制：用于实现数据同步，满足数据多级存储、交换和整合需求。
4.基础类：用户界面组件：如前端框架（React、Vue、Angular等）、UI库（Bootstrap、AntDesign等），用于构建用户界面。
通信组件：如消息队列（Kafka、RabbitMQ等）、RPC框架（Dubbo、Thrift等），用于实现系统间的通信。
日志组件：如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等，用于记录和分析系统日志。
5.业务组件：工作流引擎：用于实现业务流程的自动化。
邮件发送：用于发送电子邮件。
文件上传下载：用于处理文件的上传和下载。
系统管理：用于管理和监控系统资源。
这些组件在软件开发中起着至关重要的作用，它们可以提高开发效率，降低维护成本，增强系统的稳定性和可扩展性。
同时，随着技术的不断发展，新的技术组件也在不断涌现，为软件开发提供更多的选择和可能性。
简述hadoop核心组件及功能应用
简述hadoop核心组件及功能应用Hadoop是一个开源的分布式计算系统，由Apache组织维护。
它可以处理大量的数据，支持数据的存储、处理和分析。
其核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce计算框架、YARN（资源管理）。
以下是对每个核心组件的简要介绍：1. HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop最核心的组件之一。
HDFS是为大数据而设计的分布式文件系统，它可以存储大量的数据，支持高可靠性和高可扩展性。
HDFS的核心目标是以分布式方式存储海量数据，并为此提供高可靠性、高性能、高可扩展性和高容错性。
2. MapReduce计算框架MapReduce是Hadoop中的一种计算框架，它支持分布式计算，是Hadoop的核心技术之一。
MapReduce处理海量数据的方式是将数据拆分成小块，然后在多个计算节点上并行运行Map和Reduce任务，最终通过Shuffle将结果合并。
MapReduce框架大大降低了海量数据处理的难度，让分布式计算在商业应用中得以大规模应用。
3. YARNYARN是Hadoop 2.x引入的新一代资源管理器，它的作用是管理Hadoop集群中的资源。
它支持多种应用程序的并行执行，包括MapReduce和非MapReduce应用程序。
YARN的目标是提供一个灵活、高效和可扩展的资源管理器，以支持各种不同类型的应用程序。
除了以上三个核心组件，Hadoop还有其他一些重要组件和工具，例如Hive（数据仓库）、Pig（数据分析）、HBase（NoSQL数据库）等。
这些组件和工具都是Hadoop生态系统中的重要组成部分，可以帮助用户更方便地处理大数据。
总之，Hadoop是目前最流行的大数据处理框架之一，它的核心组件和工具都为用户提供了丰富的数据处理和分析功能。
大数据组件之间的关系
大数据组件之间的关系
大数据组件之间的关系是相互依赖和相互配合的。
大数据组件通常由多个组件组成，每个组件负责不同的功能和任务。
以下是一些常见的大数据组件及其关系：
1. 数据采集和存储：数据采集和存储是大数据的第一步，通常使用的组件包括数据采集工具和数据存储系统，如Flume、Kafka和HDFS等。
这些组件负责将数据从各种来源收集起来，并存储在可供后续处理的地方。
2. 数据处理和分析：一旦数据被采集和存储，接下来需要对数据进行处理和分析。
常见的数据处理和分析组件包括MapReduce、Spark和Flink等。
这些组件负责将大规模的数据集拆分成小规模的任务，并分发给集群中的计算节点进行处理和分析。
3. 数据查询和分析：一旦数据经过处理和分析，通常需要进行查询和分析，以提取有价值的信息。
常见的组件包括Hive、Pig和Impala等。
这些组件提供了SQL或类SQL的查询语言，使用户可以轻松地对数据进行查询和分析。
4. 数据可视化和报告：将数据可视化和报告是将数据结果呈现给用户的重要一环。
常见的组件包括Tableau、PowerBI和
D3.js等。
这些组件可以将数据以图表、图形和报告的形式展
示给用户，使用户更容易理解和解释数据。
总的来说，大数据组件之间的关系是相互依赖和相互配合的。
每个组件负责不同的功能和任务，通过各种方式连接在一起，共同完成大数据处理和分析的工作。
hadoop各个组件功能及其原理
hadoop各个组件功能及其原理Hadoop是一个大数据处理框架，由若干个组件组成。
这些组件各有不同的功能，可以协同工作，使得Hadoop具有处理大数据的能力。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统。
它的主要功能是存储和读取数据。
HDFS将数据分散存储在多个节点上，以实现高可靠性和高扩展性。
HDFS读取数据时会自动将数据从多个节点上获取，以提高效率。
MapReduce是Hadoop的计算框架。
MapReduce将大数据分成多个小数据块，在多个节点上并行执行数据处理任务，以实现快速计算。
MapReduce的执行过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段对数据进行初步处理，将其转化为键值对的形式，而Reduce阶段对键值对进行汇总和计算，生成最终的结果。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器。
它负责对集群中的资源进行分配和管理，为MapReduce任务提供必要的资源。
在YARN下，每个应用程序都有一个ApplicationMaster来协调资源的分配和任务的执行。
HBase是Hadoop中的分布式列存储数据库。
HBase支持海量数据的快速读取和写入，同时提供高可靠性和高可扩展性。
HBase将数据存储在HDFS中，可以提供实时访问和查询数据。
ZooKeeper是Hadoop中的分布式协调服务。
ZooKeeper为Hadoop集群提供服务发现、配置管理和同步协议等功能。
ZooKeeper可以用于协调多个节点之间的操作，防止出现并发问题。
总之，Hadoop各组件的功能各异，但在协同工作中，可以处理大数据和实时应用程序的需求。
Hadoop的成功在于它的可扩展性和弹性，可以简单地增加或减少节点，以应对不断变化的业务需求。