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Technorati 標(biāo)記: hadoop,生態(tài)圈,ecosystem,yarn,spark,入門

1. hadoop 生態(tài)概況

Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。

用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。

具有可靠、高效、可伸縮的特點(diǎn)。

Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce

下圖是hadoop生態(tài)系統(tǒng)，集成spark生態(tài)圈。在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，hadoop將于spark共存，hadoop與spark

都能部署在yarn、mesos的資源管理系統(tǒng)之上

下面將分別對(duì)以上各組件進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，具體介紹參見(jiàn)后續(xù)系列博文。

2、HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）

源自于Google的GFS論文，發(fā)表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。

HDFS是Hadoop體系中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)。它是一個(gè)高度容錯(cuò)的系統(tǒng)，能檢測(cè)和應(yīng)對(duì)硬件故障，用于在低成本的通用硬件上運(yùn)行。

HDFS簡(jiǎn)化了文件的一致性模型，通過(guò)流式數(shù)據(jù)訪問(wèn)，提供高吞吐量應(yīng)用程序數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能，適合帶有大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。

它提供了一次寫入多次讀取的機(jī)制，數(shù)據(jù)以塊的形式，同時(shí)分布在集群不同物理機(jī)器上。

3、Mapreduce（分布式計(jì)算框架）

源自于google的MapReduce論文，發(fā)表于2004年12月，Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。

MapReduce是一種分布式計(jì)算模型，用以進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的計(jì)算。它屏蔽了分布式計(jì)算框架細(xì)節(jié)，將計(jì)算抽象成map和reduce兩部分，

其中Map對(duì)數(shù)據(jù)集上的獨(dú)立元素進(jìn)行指定的操作，生成鍵-值對(duì)形式中間結(jié)果。Reduce則對(duì)中間結(jié)果中相同“鍵”的所有“值”進(jìn)行規(guī)約，以得到最終結(jié)果。

MapReduce非常適合在大量計(jì)算機(jī)組成的分布式并行環(huán)境里進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

4. HBASE（分布式列存數(shù)據(jù)庫(kù)）

源自Google的Bigtable論文，發(fā)表于2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版

HBase是一個(gè)建立在HDFS之上，面向列的針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動(dòng)態(tài)模式數(shù)據(jù)庫(kù)。

HBase采用了BigTable的數(shù)據(jù)模型：增強(qiáng)的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，鍵由行關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時(shí)間戳構(gòu)成。

HBase提供了對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的隨機(jī)、實(shí)時(shí)讀寫訪問(wèn)，同時(shí)，HBase中保存的數(shù)據(jù)可以使用MapReduce來(lái)處理，它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和并行計(jì)算完美地結(jié)合在一起。

5. Zookeeper（分布式協(xié)作服務(wù)）

源自Google的Chubby論文，發(fā)表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版

解決分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題：統(tǒng)一命名，狀態(tài)同步，集群管理，配置同步等。

Hadoop的許多組件依賴于Zookeeper，它運(yùn)行在計(jì)算機(jī)集群上面，用于管理Hadoop操作。

6. HIVE（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）

由facebook開(kāi)源，最初用于解決海量結(jié)構(gòu)化的日志數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。

Hive定義了一種類似SQL的查詢語(yǔ)言(HQL),將SQL轉(zhuǎn)化為MapReduce任務(wù)在Hadoop上執(zhí)行。通常用于離線分析。

HQL用于運(yùn)行存儲(chǔ)在Hadoop上的查詢語(yǔ)句，Hive讓不熟悉MapReduce開(kāi)發(fā)人員也能編寫數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)句，然后這些語(yǔ)句被翻譯為Hadoop上面的MapReduce任務(wù)。

7.Pig(ad-hoc腳本）

由yahoo!開(kāi)源，設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)是提供一種基于MapReduce的ad-hoc(計(jì)算在query時(shí)發(fā)生)數(shù)據(jù)分析工具

Pig定義了一種數(shù)據(jù)流語(yǔ)言—Pig Latin，它是MapReduce編程的復(fù)雜性的抽象,Pig平臺(tái)包括運(yùn)行環(huán)境和用于分析Hadoop數(shù)據(jù)集的腳本語(yǔ)言(Pig Latin)。

其編譯器將Pig Latin翻譯成MapReduce程序序列將腳本轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)在Hadoop上執(zhí)行。通常用于進(jìn)行離線分析。

8.Sqoop(數(shù)據(jù)ETL/同步工具）

Sqoop是SQL-to-Hadoop的縮寫，主要用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop之前傳輸數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出本質(zhì)上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容錯(cuò)性。

Sqoop利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)描述數(shù)據(jù)架構(gòu)，用于在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop之間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)。

9.Flume（日志收集工具）

Cloudera開(kāi)源的日志收集系統(tǒng)，具有分布式、高可靠、高容錯(cuò)、易于定制和擴(kuò)展的特點(diǎn)。

它將數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、傳輸、處理并最終寫入目標(biāo)的路徑的過(guò)程抽象為數(shù)據(jù)流，在具體的數(shù)據(jù)流中，數(shù)據(jù)源支持在Flume中定制數(shù)據(jù)發(fā)送方，從而支持收集各種不同協(xié)議數(shù)據(jù)。

同時(shí)，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)流提供對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理的能力，如過(guò)濾、格式轉(zhuǎn)換等。此外，F(xiàn)lume還具有能夠?qū)⑷罩緦懲鞣N數(shù)據(jù)目標(biāo)（可定制）的能力。

總的來(lái)說(shuō)，F(xiàn)lume是一個(gè)可擴(kuò)展、適合復(fù)雜環(huán)境的海量日志收集系統(tǒng)。當(dāng)然也可以用于收集其他類型數(shù)據(jù)

10.Mahout（數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)）

Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子項(xiàng)目，它在極短的時(shí)間內(nèi)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，現(xiàn)在是Apache的頂級(jí)項(xiàng)目。

Mahout的主要目標(biāo)是創(chuàng)建一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開(kāi)發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。

Mahout現(xiàn)在已經(jīng)包含了聚類、分類、推薦引擎（協(xié)同過(guò)濾）和頻繁集挖掘等廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法。

除了算法，Mahout還包含數(shù)據(jù)的輸入/輸出工具、與其他存儲(chǔ)系統(tǒng)（如數(shù)據(jù)庫(kù)、MongoDB 或Cassandra）集成等數(shù)據(jù)挖掘支持架構(gòu)。

11. Oozie(工作流調(diào)度器）

Oozie是一個(gè)可擴(kuò)展的工作體系，集成于Hadoop的堆棧，用于協(xié)調(diào)多個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行。它能夠管理一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，基于外部事件來(lái)執(zhí)行，外部事件包括數(shù)據(jù)的定時(shí)和數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。

Oozie工作流是放置在控制依賴DAG（有向無(wú)環(huán)圖 Direct Acyclic Graph）中的一組動(dòng)作（例如，Hadoop的Map/Reduce作業(yè)、Pig作業(yè)等），其中指定了動(dòng)作執(zhí)行的順序。

Oozie使用hPDL（一種XML流程定義語(yǔ)言）來(lái)描述這個(gè)圖。

12. Yarn(分布式資源管理器）

YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基礎(chǔ)上演變而來(lái)的，主要是為了解決原始Hadoop擴(kuò)展性較差，不支持多計(jì)算框架而提出的。

Yarn是下一代 Hadoop 計(jì)算平臺(tái)，yarn是一個(gè)通用的運(yùn)行時(shí)框架，用戶可以編寫自己的計(jì)算框架，在該運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行。

用于自己編寫的框架作為客戶端的一個(gè)lib，在運(yùn)用提交作業(yè)時(shí)打包即可。該框架為提供了以下幾個(gè)組件：

 - 資源管理：包括應(yīng)用程序管理和機(jī)器資源管理

 - 資源雙層調(diào)度

 - 容錯(cuò)性：各個(gè)組件均有考慮容錯(cuò)性

 - 擴(kuò)展性：可擴(kuò)展到上萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)

13. Mesos（分布式資源管理器）

 Mesos誕生于UC Berkeley的一個(gè)研究項(xiàng)目，現(xiàn)已成為Apache項(xiàng)目，當(dāng)前有一些公司使用Mesos管理集群資源，比如Twitter。

 與yarn類似，Mesos是一個(gè)資源統(tǒng)一管理和調(diào)度的平臺(tái)，同樣支持比如MR、steaming等多種運(yùn)算框架。

14. Tachyon（分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)）

Tachyon（/'t?ki:??n/ 意為超光速粒子）是以內(nèi)存為中心的分布式文件系統(tǒng)，擁有高性能和容錯(cuò)能力，

能夠?yàn)榧嚎蚣埽ㄈ鏢park、MapReduce）提供可靠的內(nèi)存級(jí)速度的文件共享服務(wù)。

Tachyon誕生于UC Berkeley的AMPLab。

15. Tez(DAG計(jì)算模型)

Tez是Apache最新開(kāi)源的支持DAG作業(yè)的計(jì)算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是將Map和Reduce兩個(gè)操作進(jìn)一步拆分，

即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，

這樣，這些分解后的元操作可以任意靈活組合，產(chǎn)生新的操作，這些操作經(jīng)過(guò)一些控制程序組裝后，可形成一個(gè)大的DAG作業(yè)。

目前hive支持mr、tez計(jì)算模型，tez能完美二進(jìn)制mr程序，提升運(yùn)算性能。

16. Spark(內(nèi)存DAG計(jì)算模型)

Spark是一個(gè)Apache項(xiàng)目，它被標(biāo)榜為“快如閃電的集群計(jì)算”。它擁有一個(gè)繁榮的開(kāi)源社區(qū)，并且是目前最活躍的Apache項(xiàng)目。

最早Spark是UC Berkeley AMP lab所開(kāi)源的類Hadoop MapReduce的通用的并行計(jì)算框架。

Spark提供了一個(gè)更快、更通用的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。和Hadoop相比，Spark可以讓你的程序在內(nèi)存中運(yùn)行時(shí)速度提升100倍，或者在磁盤上運(yùn)行時(shí)速度提升10倍

17. Giraph(圖計(jì)算模型)

Apache Giraph是一個(gè)可伸縮的分布式迭代圖處理系統(tǒng)， 基于Hadoop平臺(tái)，靈感來(lái)自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

最早出自雅虎。雅虎在開(kāi)發(fā)Giraph時(shí)采用了Google工程師2010年發(fā)表的論文《Pregel：大規(guī)模圖表處理系統(tǒng)》中的原理。后來(lái)，雅虎將Giraph捐贈(zèng)給Apache軟件基金會(huì)。

目前所有人都可以下載Giraph，它已經(jīng)成為Apache軟件基金會(huì)的開(kāi)源項(xiàng)目，并得到Facebook的支持，獲得多方面的改進(jìn)。

18.GraphX(圖計(jì)算模型）

Spark GraphX最先是伯克利AMPLAB的一個(gè)分布式圖計(jì)算框架項(xiàng)目，目前整合在spark運(yùn)行框架中，為其提供BSP大規(guī)模并行圖計(jì)算能力。

19. MLib（機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)）

Spark MLlib是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它提供了各種各樣的算法，這些算法用來(lái)在集群上針對(duì)分類、回歸、聚類、協(xié)同過(guò)濾等。

20. Streaming（流計(jì)算模型）

Spark Streaming支持對(duì)流數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，以微批的方式對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算

21. Kafka（分布式消息隊(duì)列）

Kafka是Linkedin于2010年12月份開(kāi)源的消息系統(tǒng)，它主要用于處理活躍的流式數(shù)據(jù)。

活躍的流式數(shù)據(jù)在web網(wǎng)站應(yīng)用中非常常見(jiàn)，這些數(shù)據(jù)包括網(wǎng)站的pv、用戶訪問(wèn)了什么內(nèi)容，搜索了什么內(nèi)容等。

這些數(shù)據(jù)通常以日志的形式記錄下來(lái)，然后每隔一段時(shí)間進(jìn)行一次統(tǒng)計(jì)處理。

22. Phoenix（hbase sql接口）

Apache Phoenix 是HBase的SQL驅(qū)動(dòng)，Phoenix 使得Hbase 支持通過(guò)JDBC的方式進(jìn)行訪問(wèn)，并將你的SQL查詢轉(zhuǎn)換成Hbase的掃描和相應(yīng)的動(dòng)作。

23. ranger(安全管理工具）

Apache ranger是一個(gè)hadoop集群權(quán)限框架，提供操作、監(jiān)控、管理復(fù)雜的數(shù)據(jù)權(quán)限，它提供一個(gè)集中的管理機(jī)制，管理基于yarn的hadoop生態(tài)圈的所有數(shù)據(jù)權(quán)限。

24. knox（hadoop安全網(wǎng)關(guān)）

Apache knox是一個(gè)訪問(wèn)hadoop集群的restapi網(wǎng)關(guān)，它為所有rest訪問(wèn)提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的訪問(wèn)接口點(diǎn)，能完成3A認(rèn)證（Authentication，Authorization，Auditing）和SSO（單點(diǎn)登錄）等

25. falcon（數(shù)據(jù)生命周期管理工具）

Apache Falcon 是一個(gè)面向Hadoop的、新的數(shù)據(jù)處理和管理平臺(tái)，設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)移動(dòng)、數(shù)據(jù)管道協(xié)調(diào)、生命周期管理和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。它使終端用戶可以快速地將他們的數(shù)據(jù)及其相關(guān)的處理和管理任務(wù)“上載（onboard）”到Hadoop集群。

26.Ambari（安裝部署配置管理工具）

Apache Ambari 的作用來(lái)說(shuō)，就是創(chuàng)建、管理、監(jiān)視 Hadoop 的集群，是為了讓 Hadoop 以及相關(guān)的大數(shù)據(jù)軟件更容易使用的一個(gè)web工具。

參考文獻(xiàn)：

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹 http://blog.csdn.net/qa962839575/article/details/44256769?ref=myread

大數(shù)據(jù)和Hadoop生態(tài)圈，Hadoop發(fā)行版和基于Hadoop的企業(yè)級(jí)應(yīng)用 http://www.36dsj.com/archives/26942

Oozie介紹 http://blog.csdn.net/wf1982/article/details/7200663

統(tǒng)一資源管理與調(diào)度平臺(tái)（系統(tǒng)）介紹 http://blog.csdn.net/meeasyhappy/article/details/8669688

Tachyon簡(jiǎn)介http://blog.csdn.net/u014252240/article/details/41810849

Apache Tez：一個(gè)運(yùn)行在YARN之上支持DAG作業(yè)的計(jì)算框架 http://segmentfault.com/a/1190000000458726

Giraph：基于Hadoop的開(kāi)源圖形處理平臺(tái) http://tech.it168.com/a2013/0821/1523/000001523700.shtml

Hadoop家族學(xué)習(xí)路線圖 http://blog.fens.me/hadoop-family-roadmap/

基于Spark的圖計(jì)算框架 GraphX 入門介紹 http://www.open-open.com/lib/view/open1420689305781.html

Apache Spark 入門簡(jiǎn)介 http://blog.jobbole.com/89446/

Ambari——大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建利器 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/index.html

消息系統(tǒng)Kafka介紹 http://dongxicheng.org/search-engine/kafka/

使用Apache Phoenix 實(shí)現(xiàn) SQL 操作HBase http://www.tuicool.com/articles/vu6jae

面向Hadoop的、新的數(shù)據(jù)處理和管理平臺(tái)：Apache Falcon http://www.open-open.com/lib/view/open1422533435767.html

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