Hadoop及其构成
玩计算机需要先装一个windows系统(或linux系统)。同样道理,玩大数据也要有个大数据系统,用于将数据汇聚起来,加以分析和处理,将其中有价值的信息分析出来,让人们认清事物的全局、预测未来的变化趋势。Hadoop是当前最为流行的两个大数据系统之一。
Hadoop是一个开源分布式计算平台。用户可以利用Hadoop轻松地组织计算机资源,从而搭建自己的分布式计算平台,并且可以充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。Hadoop已广泛地被企业用于搭建大数据库系统,据不完全统计,全球已经有数以万计的Hadoop系统被安装和使用,国内知名的中国移动、百度、阿里都在大规模地使用Hadoop系统。随着互联网的不断发展,新的业务模式还将不断涌现,Hadoop的应用也会从互联网领域向电信、电子商务、银行、生物制药等领域拓展。
Hadoop是Apache组织正在推进的项目。这个项目主要由两大部分的子项目构成,一个是基础部分,另一个是配套部分。
1)基础部分
(1)Hadoop Common。Hadoop Common是支撑Hadoop的公共部分,包括文件系统、远程过程调用RPC和序列化函数库等。
(2)HDFS。HDFS是可以提供高吞吐量的可靠分布式文件系统,是Google GFS的开源实现。
(3)MapReduce。MapReduce是大型分布式数据处理模型,是Google MapReduce的开源实现。
2)配套部分
(1)HBase。HBase是支持结构化数据存储的分布式数据库,是Google BigTable的开源实现。
(2)Hive。Hive是提供数据摘要和查询功能的数据仓库。
(3)Pig。Pig是在MapReduce上构建的一种脚本式开发方式,大大简化了MapReduce的开发工作。
(4)Cassandre。Cassandre是由Facebook支持的开源、高可扩展分布式数据库,是Amazon库层架构Dynamo的全分布和Google BigTable的列式数据存储模型的有机结合。
(5)Chukwa。Chukwa是用来管理大型分布式系统的数据采集系统。
(6)Zookeeper。Zookeeper用于解决分布式系统中一致性问题,是Google Chubby的开源实现。
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