什么是 Hadoop 生态系统
发布网友
发布时间：2022-04-25 20:57
我来回答
共1个回答
热心网友
时间：2022-04-14 08:23
Map Rece -MapRece 是使用集群的并行，分布式算法处理大数据集的可编程模型。Apache MapRece 是从 Google MapRece 派生而来的：在大型集群中简化数据处理。当前的 Apache MapRece 版本基于 Apache YARN 框架构建。YARN ＝ “Yet-Another-Resource-Negotiator”。YARN 可以运行非 MapRece 模型的应用。YARN 是 Apache Hadoop 想要超越 MapRece 数据处理能力的一种尝试。
HDFS - The Hadoop Distributed File System (HDFS) 提供跨多个机器存储大型文件的一种解决方案。Hadoop 和 HDFS 都是从 Google File System (GFS) 中派生的。Hadoop 2.0.0 之前，NameNode 是 HDFS 集群的一个单点故障 (SPOF) 。利用 Zookeeper，HDFS 高可用性特性解决了这个问题，提供选项来运行两个重复的 NameNodes，在同一个集群中，同一个 Active/Passive 配置。
HBase - 灵感来源于 Google BigTable。HBase 是 Google Bigtable 的开源实现，类似 Google Bigtable 利用 GFS 作为其文件存储系统，HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统；Google 运行 MapRece 来处理 Bigtable 中的海量数据，HBase 同样利用 Hadoop MapRece 来处理 HBase 中的海量数据；Google Bigtable 利用 Chubby 作为协同服务，HBase 利用 Zookeeper 作为对应。
Hive - * 开发的数据仓库基础设施。数据汇总，查询和分析。Hive 提供类似 SQL 的语言 (不兼容 SQL92)：HiveQL。
Pig - Pig 提供一个引擎在 Hadoop 并行执行数据流。Pig 包含一个语言：Pig Latin，用来表达这些数据流。Pig Latin 包括大量的传统数据操作 (join, sort, filter, etc.)， 也可以让用户开发他们自己的函数，用来查看，处理和编写数据。Pig 在 hadoop 上运行，在 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 和 Hadoop 处理系统，MapRece 中都有使用。Pig 使用 MapRece 来执行所有的数据处理，编译 Pig Latin 脚本，用户可以编写到一个系列，一个或者多个的 MapRece 作业，然后执行。Pig Latin 看起来跟大多数编程语言都不一样，没有 if 状态和 for 循环。
Zookeeper - ZooKeeper 是 Hadoop 的正式子项目，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。ZooKeeper 的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。Zookeeper 是 Google 的 Chubby 一个开源的实现.是高有效和可靠的协同工作系统。Zookeeper 能够用来 leader 选举,配置信息维护等.在一个分布式的环境中，我们需要一个 Master 实例或存储一些配置信息，确保文件写入的一致性等。
Mahout - 基于 MapRece 的机器学习库和数学库。
什么是 Hadoop 生态系统
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop2.0还包括YARN。下图为hadoop的生态系统：
美国云服务器操作系统怎么选？哪个系统好？
在选择美国云服务器操作系统时，应根据以下因素进行考虑：1. 安全性：需要考虑操作系统的安全性、漏洞修复和更新等因素，以确保服务器的安全稳定运行。2. 性能：需要考虑操作系统的性能，包括处理能力、内存和存储等方面的性能，以确保服务器能够满足业务需求。3. 兼容性：需要考虑操作系统的兼容性，包括与应用程序和其他系统的兼容性，以确保服务器能够正常工作。4. 易用性：需要考虑操作系统的易用性，包括用户界面、操作控制和文档支持等方面的易用性，以确保服务器的易于管理和维护。就选择哪个操作系统而言，常见的美国云服务器操作系统包括Wi…操作系统没有好坏之分，只有适不适合。目前美国云服务器最常用的系统有Windows系统和Linux操作系统，两则各有各的优点。我们可以从以下几个方面来对比，帮助大家更好的了解操作系统。①系统占据内存大小，Linux系统占用资源较小，运行稳定以及速...
简述hadoop 是什么?它的每个组件分别具有什么作用?
Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 Hadoop MapReduce。1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。它运行...
hadoop三大核心组件是什么?
Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架...
根据数据生命周期画的hadoop生态圈是什么?
Hadoop生态圈通常被认为是指一系列与Hadoop相关的开源软件和工具，这些软件和工具能够实现数据生命周期的各个阶段，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等。下面是一个根据数据生命周期画的Hadoop生态圈：数据采集：数据采集是数据生命周期的第一阶段。在这个阶段，我们需要从各种来源收集数据，包括传感器、网...
hadoop系统原理
广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。当下的Hadoop已经成长为一个庞大的体系，随着生态系统的成长，新出现的项目越来越多，其中不乏一些非Apache主管的项目，这些项目对HADOOP是很好的补充或者更高层的抽象。2.Hadoop的特点扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配...
hadoop是做什么的
Hadoop被广泛应用于大数据分析、机器学习、数据挖掘等领域。它具有高容错性和可靠性，可以处理PB级别的数据，并且适用于低成本硬件的部署。Hadoop由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个核心模块组成，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。同时，Hadoop生态系统也提供了丰富的工具和组件，...
hadoop在当今时代的意义
传统的数据处理方法无法满足这种需求，而Hadoop提供了一个可扩展和经济高效的解决方案。例如，电商公司需要分析用户的购物行为以优化推荐算法，社交媒体平台需要分析用户的互动数据以改进服务，金融机构需要分析交易数据以检测欺诈行为，所有这些场景都可以通过Hadoop来实现。除了核心组件外，Hadoop生态系统还包括了...
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop、Hive、Spark 之间是什么...
回答：大数据本身是一个非常宽泛的概念,而Hadoop生态系统(或一般的生态系统)基本上是单一规模的数据处理。你可以把它和厨房比较,所以我需要各种工具。锅碗瓢盆,各有其用,重叠。你可以在碗里直接用汤锅。你可以用刀或飞机去皮。每个工具都有自己的特性,虽然奇数可以工作,但不一定是最好的。大数据,首先你...
hadoop的核心组件是什么
Hadoop的核心组件是分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。首先，让我们详细了解一下HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS是Hadoop生态系统中的关键组件，主要用于存储大规模数据集。它的设计目的是确保数据的高可靠性和高可用性。为了实现这一目标，HDFS将数据分散存储在集群的多个节点...
大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)
Hadoop是指Hadoop框架本身；hadoop生态系统，不仅包含hadoop，还包括保证hadoop框架正常高效运行其他框架，比如zookeeper、Flume、Hbase、Hive、Sqoop等辅助框架。Hadoop包括以下内容：5、请列出正常工作的Hadoop集群中Hadoop都分别需要启动哪些进程，它们的作用分别是什么？6、基于Hadoop生态系统对比传统数据仓库有何...
