hadoop家族学习路线图之hadoop产品介绍

sakko51150

　　大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！越来越发现身边从事hadoop开发或者是正在学习hadoop的人变多了。作为一个hadoop入门级的新手，你会觉得哪些地方很难呢？运行环境的搭建恐怕就已经足够让新手头疼。如果每一个发行版hadoop都可以做到像大快DKHadoop那样把各种环境搭建集成到一起，一次安装搞定所有，那对于新手来说将是件多么美妙的事情！
　　闲话扯得稍微多了点，回归整体。这篇准备给大家hadoop新入门的朋友分享一些hadoop的基础知识——hadoop家族产品。通过对hadoop家族产品的认识，进一步帮助大家学习好hadoop！同时，也欢迎大家提出宝贵意见！
　　一、Hadoop定义
　　Hadoop是一个大家族，是一个开源的生态系统，是一个分布式运行系统，是基于Java编程语言的架构。不过它最高明的技术还是HDFS和MapReduce，使得它可以分布式处理海量数据。
　　二、Hadoop产品

　　
　　HDFS（分布式文件系统）：
　　它与现存的文件系统不同的特性有很多，比如高度容错（即使中途出错，也能继续运行），支持多媒体数据和流媒体数据访问，高效率访问大型数据集合，数据保持严谨一致，部署成本降低，部署效率提高等，如图是HDFS的基础架构。

　　MapReduce/Spark/Storm（并行计算架构）：
　　1、数据处理方式来说分离线计算和在线计算：
　　角色
　　描述
　　MapReduce
　　MapReduce常用于离线的复杂的大数据计算
　　Storm
　　Storm用于在线的实时的大数据计算，Storm的实时主要是一条一条数据处理；
　　Spark
　　可以用于离线的也可用于在线的实时的大数据计算，Spark的实时主要是处理一个个时间区域的数据，所以说Spark比较灵活。
　　2、数据存储位置来说分磁盘计算和内存计算：
　　角色
　　描述
　　MapReduce
　　数据存在磁盘中
　　Spark和Strom
　　数据存在内存中
　　
　　Pig/Hive（Hadoop编程）：
　　角色
　　描述
　　Pig
　　是一种高级编程语言，在处理半结构化数据上拥有非常高的性能，可以帮助我们缩短开发周期。
　　Hive
　　是数据分析查询工具，尤其在使用类SQL查询分析时显示出极高的性能。可以在分分钟完成ETL要一晚上才能完成的事情，这就是优势，占了先机！
　　
　　HBase/Sqoop/Flume（数据导入与导出）:
　　角色
　　描述
　　HBase
　　是运行在HDFS架构上的列存储数据库，并且已经与Pig/Hive很好地集成。通过Java API可以近无缝地使用HBase。
　　Sqoop
　　设计的目的是方便从传统数据库导入数据到Hadoop数据集合(HDFS/Hive)。
　　Flume
　　设计的目的是便捷地从日志文件系统直接把数据导入到Hadoop数据集合(HDFS)中。
　　以上这些数据转移工具都极大地方便了使用的人，提高了工作效率，把精力专注在业务分析上。
　　ZooKeeper/Oozie（系统管理架构）：
　　角色
　　描述
　　ZooKeeper
　　是一个系统管理协调架构，用于管理分布式架构的基本配置。它提供了很多接口，使得配置管理任务简单化。
　　Oozie
　　Oozie服务是用于管理工作流。用于调度不同工作流，使得每个工作都有始有终。这些架构帮助我们轻量化地管理大数据分布式计算架构。
　　
　　Ambari/Whirr（系统部署管理）：
　　角色
　　描述
　　Ambari
　　帮助相关人员快捷地部署搭建整个大数据分析架构，并且实时监控系统的运行状况。
　　Whirr
　　Whirr的主要作用是帮助快速地进行云计算开发。
　　
　　Mahout（机器学习）：
　　Mahout旨在帮助我们快速地完成高智商的系统。其中已经实现了部分机器学习的逻辑。这个架构可以让我们快速地集成更多机器学习的智能。