大数据协作框架简介

         “大数据协作框架”其实就是一个统称，实际上就是Hadoop 2.x生态系统中几个辅助hadoop 2.x框架。在此，主要是以下四个框架：

1）数据转换工具Sqoop

2）文件收集库框架Flume

3）任务调度框架Oozie

4）大数据Web工具Hue

分析数据的来源？

分析数据主要主要有以下两个来源：

1）RDBMS：数据大量存储在RDBMS（Oracle、MySQL、DB2等等）上，如果需要对数据进行分析，需要将这些数据存储到HDFS上去。那么Sqoop的作用就是将关系型数据库中的某张表数据抽取到Hadoop的HDFS文件系统当中，底层运行的还是MapReduce。它利用MapReduce加快数据传输速度。批处理方式进行数据传输。也可以将HDFS上的文件数据或者是Hive表中的数据导出到关系型数据库当中的某张表中。

2）日志文件：数据存储在类似日志文件当中，如何收集这些数据到HDFS上呢？Flume就是实时的收集数据，存储到HDFS中。

当大数据分析平台中MapReduce Job和HiveQL比较多，需要定时调度，合理充分使用集群资源；此外，有很多业务，一般需要多个MapReduce 任务共同完成，那么job1、job2、job3之间的存在彼此的依赖调度。此时就需要一个调度框架来完成【多任务Job定时调度】和【多任务之间的依赖调度】，在Hadoop 2.x生态系统中，有很多类似的框架，其中Oozie是功能最强大的，相对来说很多公司都使用的一个框架（当然很多大公司，自身都有自己开发的调度系统，不会使用Oozie这些）。Oozie既可以基于时间也可以基于数据可用性（调度任务运行之前首先判断要处理的数据是否在HDFS之上存在）的工作流调度框架。当然还有很多其他开源的调度框架，比如Azkaban（简单，能实现调度，发预警，发邮件）、Zeus（阿里开源的Hadoop Job调度框架）等。 

前面已经讲解过很多框架了，各个框架都有自己的WEB UI监控页面，分别对应不同的端口号，比如HDFS（50070）、YARN（8088）、MapReduce（19888）以及Hive运行HiveQL语句时命令行方式等等，此时对于实际的开发人员和运维人员来说，需要一个统一的WEB UI页面，集成大多数大数据常用框架的监控和SQL运行界面，此时Hue应运而生，可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。

综上所述的三个问题，在做大数据平台数据分析过程必须遇到的，因而诞生了对应的框架，并且是开源的，供各大公司使用。其中Sqoop和Oozie底层运行的也是MapReduce Job，所以MapReduce可以说是非常的核心关键，其优势就是分布式的并行计算所决定的。