眾多組件們構(gòu)建了大規(guī)模分布式計(jì)算和存儲(chǔ)平臺(tái)。本文介紹Hadoop生態(tài)圈中各個(gè)組件的主要功能和作用，輔助學(xué)者理解每個(gè)組件的定位和用途，從而建立對(duì)圈內(nèi)組件的宏觀(guān)認(rèn)識(shí)。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(shuō)不嘮，進(jìn)入正題…

01存儲(chǔ)

1. HDFS (Hadoop Distributed File System)

• 角色：Hadoop體系的核心組件之一，是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)。
• 主要功能：
  • 大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：能夠存儲(chǔ)超大文件（TB級(jí)別）。
  • 高容錯(cuò)性：通過(guò)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(fǎng)問(wèn)，適合批處理。
• 架構(gòu)：
  • NameNode：管理文件系統(tǒng)的命名空間和客戶(hù)端對(duì)文件的訪(fǎng)問(wèn)。
  • DataNode：存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊。
• 特點(diǎn)：
  • 適合寫(xiě)一次，讀多次的場(chǎng)景。
  • 不適合低延遲數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)和大量小文件存儲(chǔ)。

2. HBase

• 角色：分布式、可擴(kuò)展的面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
• 主要功能：
  • 實(shí)時(shí)讀寫(xiě)：提供對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的隨機(jī)、實(shí)時(shí)讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)。
  • 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
  • 支持線(xiàn)性和模塊化擴(kuò)展。
• 架構(gòu)：
  • HMaster：管理和分配region，處理元數(shù)據(jù)操作。
  • RegionServer：負(fù)責(zé)服務(wù)和管理regions。
  • Zookeeper：協(xié)調(diào)分布式操作。
• 特點(diǎn)：
  • 基于HDFS存儲(chǔ)，利用HDFS的容錯(cuò)能力。
  • 適合需要隨機(jī)、實(shí)時(shí)讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)的大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。
  • 支持高并發(fā)，可以處理大量的讀寫(xiě)請(qǐng)求。

02計(jì)算

1. MapReduce

• 角色：Hadoop的核心計(jì)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(jì)算模型
• 特點(diǎn)：
  • 將復(fù)雜問(wèn)題分解為可并行計(jì)算的簡(jiǎn)單任務(wù)
  • 高容錯(cuò)性，能夠處理節(jié)點(diǎn)故障
  • 適合批處理作業(yè)

2. Hive

• 角色：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具
• 功能：提供類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言(HiveQL)來(lái)分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)
• 特點(diǎn)：
  • 將SQL查詢(xún)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

3. Spark

• 角色：快速通用的集群計(jì)算系統(tǒng)
• 功能：提供內(nèi)存計(jì)算功能，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理
• 特點(diǎn)：
  • 支持多種編程語(yǔ)言（Scala, Java, Python, R）
  • 包含多個(gè)庫(kù)，如Spark SQL, MLlib, GraphX, Spark Streaming
  • 比MapReduce快很多，特別是對(duì)于迭代算法

4. Kylin

• 角色：開(kāi)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(diǎn)：
  • 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(wú)縫集成

5. Impala

• 角色：開(kāi)源的分布式SQL查詢(xún)引擎
• 功能：為存儲(chǔ)在Hadoop的數(shù)據(jù)提供低延遲和高并發(fā)的SQL查詢(xún)
• 特點(diǎn)：
  • 比Hive快得多，接近傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢(xún)速度
  • 支持HDFS和HBase作為存儲(chǔ)系統(tǒng)
  • 與Hive的元數(shù)據(jù)、SQL語(yǔ)法和用戶(hù)界面兼容

6. 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(diǎn)：
  • 真正的流處理，支持事件時(shí)間和處理時(shí)間
  • exactly-once語(yǔ)義
  • 低延遲，高吞吐量
  • 支持迭代處理和增量迭代

03調(diào)度

1. 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(yùn)行
• 特點(diǎn)：
  • 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(kuò)展性

2. 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(diǎn)：
  • 支持多種Hadoop作業(yè)類(lèi)型（MapReduce, Pig, Hive等）
  • 可以通過(guò)XML定義工作流
  • 提供基于時(shí)間和數(shù)據(jù)的作業(yè)觸發(fā)機(jī)制

3. 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(hù)分布式系統(tǒng)的一致性
• 特點(diǎn)：
  • 高性能、高可用性
  • 提供簡(jiǎn)單的接口
  • 被廣泛用于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，如HBase

4. Dolphin Scheduler (Apache DolphinScheduler)

• 角色：分布式和可擴(kuò)展的工作流調(diào)度平臺(tái)
• 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(diǎn)：
  • 支持多種任務(wù)類(lèi)型（Shell, SQL, Python等）
  • 提供強(qiáng)大的任務(wù)依賴(lài)管理
  • 具有容錯(cuò)和失敗恢復(fù)機(jī)制
  • 提供友好的用戶(hù)界面，易于操作和監(jiān)控
  • 支持多租戶(hù)

04其他

1. Pig

• 角色：高級(jí)數(shù)據(jù)流語(yǔ)言和執(zhí)行框架
• 功能：簡(jiǎn)化MapReduce操作的創(chuàng)建和執(zhí)行
• 特點(diǎn)：
  • 使用Pig Latin語(yǔ)言，類(lèi)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(guò)程

2. 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(chǔ)（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)）之間傳輸數(shù)據(jù)
• 特點(diǎn)：
  • 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(kù)系統(tǒng)

3. Flume

• 角色：分布式日志收集系統(tǒng)
• 功能：收集、聚合和移動(dòng)大量日志數(shù)據(jù)
• 特點(diǎn)：
  • 靈活的架構(gòu)基于流式數(shù)據(jù)流
  • 可靠性機(jī)制和故障恢復(fù)
  • 可定制性強(qiáng)，支持多種數(shù)據(jù)源和目標(biāo)

4. Ambari

• 角色：Hadoop集群管理工具
• 功能：簡(jiǎn)化Hadoop的安裝、管理和監(jiān)控
• 特點(diǎn)：
  • 提供直觀(guān)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

5. 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(diǎn)：
  • 比MapReduce更快，特別是對(duì)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(wú)環(huán)圖）作業(yè)

6. Atlas

• 角色：元數(shù)據(jù)管理和治理平臺(tái)
• 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(diǎn)：
  • 提供數(shù)據(jù)分類(lèi)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

7. Hue

• 角色：Hadoop用戶(hù)界面
• 功能：提供Web界面來(lái)與Hadoop交互
• 特點(diǎn)：
  • 支持多種Hadoop組件，如HDFS、Hive、HBase等
  • 提供查詢(xún)編輯器、文件瀏覽器等工具
  • 用戶(hù)友好，易于使用

8. 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(diǎn)：
  • 集中化的安全管理
  • 細(xì)粒度的訪(fǎng)問(wèn)控制
  • 支持審計(jì)和數(shù)據(jù)屏蔽

05回憶