Hadoop架构概述 - 好文

<>HDFS架构概述

HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构概述

*
NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性(生成时间、副本数、文件权限)，以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
* DataNode(dn)：在本地文件系统中存储文件块数据，以及块数据的校验和。
* Secondary NameNode(2nn)：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
<>Yarn架构概述

<>MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如图所示
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

<>大数据技术生态体系

图中涉及的技术名词解释如下：

* 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。
*
Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，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；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
* Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
（1）通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
（2）高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
（3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。（4）支持Hadoop并行数据加载。
* 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。
* 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。
* Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
* 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。
*
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。
* R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
* Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
*
ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。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。
<>推荐系统框架

热门工具换一换