大数据开发之Hadoop学习1---从Hadoop框架讨论大数据生态

从Hadoop框架讨论大数据生态

目录

从Hadoop框架讨论大数据生态

2.1 Hadoop是什么

2.2 Hadoop发展历史（了解）

2.3 Hadoop三大发行版本（了解）

2.4 Hadoop的优势（4高）

2.5 Hadoop组成（面试重点）

2.5.1 HDFS架构概述

2.5.2 YARN架构概述

2.5.3 MapReduce架构概述

2.6 大数据技术生态体系

2.7 推荐系统框架图

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2.1 Hadoop是什么

2.2 Hadoop发展历史（了解）

 

2.5 Hadoop组成

2.5.1 HDFS架构概述

2.5.2 YARN架构概述

2.5.3 MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce

1）Map阶段并行处理输入数据

2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

2.6 大数据技术生态体系

图中涉及的技术名词解释如下：

1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySql）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；

4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

6）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。

7）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。

8）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

9）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

10）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

2.7 推荐系统框架图