说到大数据，你对hadoop和Cloudera了解多少？

Posted 2021-04-13 黑客bu黑

前言

大数据我们都知道hadoop，但是各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理了供对大数据感兴趣者，技术人员，项目经理，架构师选择合适的技术，了解大数据各种技术之间的关系，选择合适的语言。

hadoop家族

组成Hadoop家族的子项目：

Hadoop Common：

Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各 种工具，如：配置文件和日志操作等。

HDFS：

是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统， HDFS集群包含了一个NameNode（主节点），这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储了真实数据的DataNode（数据节点，可以有很多）。HDFS针对海量数据所设计，所以相比传统文件系统在大批量小文件上的优化，HDFS优化的则是对小批量大型文件的访问和存储。

MapReduce：

是一个软件框架，用以轻松编写处理海量（TB级）数据的并行应用程序，以可靠和容错的方式连接大型集群中上万个节点（商用硬件）。

Hive：

Apache Hive是Hadoop的一个数据仓库系统，促进了数据的综述（将结构化的数据文件映射为一张数据库表）、即席查询以及存储在Hadoop兼容系统中的大型数据集分析。Hive提供完整的SQL查询功能——HiveQL语言，同时当使用这个语言表达一个逻辑变得低效和繁琐时，HiveQL还允许传统的Map/Reduce程序员使用自己定制的Mapper和Reducer。hive类似CloudBase，基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据 的汇总，即席查询简单化。

Pig：

Apache Pig是一个用于大型数据集分析的平台，它包含了一个用于数据分析应用的高级语言以及评估这些应用的基础设施。Pig应用的闪光特性在于它们的结构经得起大量的并行，也就是说让它们支撑起非常大的数据集。Pig的基础设施层包含了产生Map-Reduce任务的编译器。Pig的语言层当前包含了一个原生语言——Pig Latin，开发的初衷是易于编程和保证可扩展性。

Pig是SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义自己的功能。Yahoo网格运算部门开发的又一个克隆Google的项目Sawzall。

HBase：

Apache HBase是Hadoop数据库，一个分布式、可扩展的大数据存储。它提供了大数据集上随机和实时的读/写访问，并针对了商用服务器集群上的大型表格做出优化——上百亿行，上千万列。其核心是Google Bigtable论文的开源实现，分布式列式存储。就像Bigtable利用GFS（Google File System）提供的分布式

数据存储一样，它是Apache Hadoop在HDFS基础上提供的一个类Bigatable。

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。

Avro：

Avro是doug cutting主持的RPC项目，有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用来做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模块通信速度更快、数

据结构更紧凑。

Sqoop:

Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中数据导入关系型数据库中。

Mahout:

Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库，当前Mahout支持主要的4个用例：

推荐挖掘：搜集用户动作并以此给用户推荐可能喜欢的事物。

聚集：收集文件并进行相关文件分组。

分类：从现有的分类文档中学习，寻找文档中的相似特征，并为无标签的文档进行正确的归类。

频繁项集挖掘：将一组项分组，并识别哪些个别项会经常一起出现。

HCatalog:

Chukwa：

Chukwa是基于Hadoop的大集群监控系统，由yahoo贡献。

Cloudera的系列产品

Cloudera Manager:

有四大功能

（1）管理

（2）监控

（3）诊断

（4）集成

Cloudera CDH：英文名称：CDH (Cloudera’s Distribution, including Apache Hadoop)Cloudera对hadoop做了相应的改变。Cloudera公司的发行版，我们将该版本称为CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。

Cloudera Flume:

Flume是Cloudera提供的日志收集系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

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。

Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化目，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 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

Flume采用了多Master的方式。为了保证配置数据的一致性，Flume[1]引入了ZooKeeper，用于保存配置数据，ZooKeeper本身可保证配置数据的一致性和高

可用，另外，在配置数据发生变化时，ZooKeeper可以通知Flume Master节点。Flume Master间使用gossip协议同步数据。

Cloudera Impala：

Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元

数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（HueBeeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。

Cloudera hue:

Hue是cdh专门的一套web管理器，它包括3个部分hue ui，hue server，huedb。hue提供所有的cdh组件的shell界面的接口。你可以在hue编写mr，查看修改

hdfs的文件，管理hive的元数据，运行Sqoop，编写Oozie工作流等大量工作。

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大数据将把不可能变为可能