• Apache Hadoop 核心组件

    Apache Hadoop 核心组件

    Apache Hadoop 包含以下模块：

    • Hadoop Common：常见实用工具，用来支持其他 Hadoop 模块。
    • Hadoop Distributed File System（HDFS）：分布式文件系统，它提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
    • Hadoop YARN：一个作业调度和集群资源管理框架。

    • Hadoop MapReduce：基于 YARN 的大型数据集的并行处理系统。其他与 Apache Hadoop 的相关项目包括：

    • Ambari：一个基于Web 的工具，用于配置、管理和监控的 Apache Hadoop 集群，其中包括支持 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig 和 Sqoop。Ambari 还提供了仪表盘查看集群的健康，如热图，并能够以用户友好的方式来查看的 MapReduce、Pig 和 Hive 应用，方便诊断其性能。

    • Avro：数据序列化系统。
    • Cassandra：可扩展的、无单点故障的多主数据库。
    • Chukwa：数据采集系统，用于管理大型分布式系统。
    • HBase：一个可扩展的分布式数据库，支持结构化数据的大表存储。(有关 HBase 的内容，会在后面章节讲述)
    • Hive：数据仓库基础设施，提供数据汇总以及特定的查询。
    • Mahout：一种可扩展的机器学习和数据挖掘库。
    • Pig：一个高层次的数据流并行计算语言和执行框架。
    • Spark：Hadoop 数据的快速和通用计算引擎。Spark 提供了简单和强大的编程模型用以支持广泛的应用，其中包括 ETL、机器学习、流处理和图形计算。(有关 Spark 的内容，会在后面章节讲述)
    • TEZ：通用的数据流编程框架，建立在 Hadoop YARN 之上。它提供了一个强大而灵活的引擎来执行任意 DAG 任务，以实现批量和交互式数据的处理。TEZ 正在被 Hive、Pig 和 Hadoop 生态系统中其他框架所采用，也可以通过其他商业软件（例如 ETL 工具），以取代的 Hadoop MapReduce 作为底层执行引擎。
    • ZooKeeper：一个高性能的分布式应用程序协调服务。(有关 ZooKeeper 的内容，会在后面章节讲述)