Hortonworks，快速上手 Hadoop 的套件

最近我在思考的一件事情：如何帮助团队 SQL 开发快速掌握大数据相关技术呢？面对疯狂暴涨的数据，SQL Server 存储成本越来越高了，日志的增长量也极大超过预期，隔三差五总有空间不足导致的应用异常。而且各种多样化的查询需求，在海量数据环境中，响应也越发慢了。

打开Google ，开始琢磨起来，找到两个工具： HDP, CDH.

Hortonwork Hadoop 与 Cloudera Hadoop 是两大 Hadoop 实施商。

Cloudera 是老牌的 Hadoop 供应商，除了定制化的 Hadoop 还提供培训以及支持。

Hortonworks 是新兴的 Hadoop 供应商，与 Cloudear 最大的不同，他是免费的。但同样也提供培训与支持，培训与支持是收费的。

https://www.springpeople.com/blog/hortonworks-or-cloudera-which-one-is-better

文章针对 hortonworks hadoop(HDP) , Cloudera hadoop(CDH) 的优缺点做了详细的阐述，给我们选型 Hadoop 供应商提供了参考

之所以对 Hortonworks 的 Hadoop 进行研究，纯碎是因为它开源。因为你研究透了它，你自己就可以定制 Hadoop 套件，成立自己的大数据咨询公司，这么想，是不是有些许动心了呢？

Hortonworks 旨在用 Apache 开源组件搭建 Hadoop 平台，这些组件都是属于 Apache 旗下，全部开源。包括三大产品： Horton Data Platform, HDP；Apache Ambai ; SmartSense

Hortonworks Hadoop 提供了VMWare, Virtual box 以及 Docker 容器等快速安装的镜像，这些镜像基于单个节点，用来快速体验 HDP 的使用，这是台一体机，下载的文件后缀名是.ova. 这才是本文的重点。完完全全从一个扣 SQL 的开发者，摇身一变，操盘 10 个亿的大数据工程师。这段时间不会超过 2 小时！

就看你 In Or Not ， 来不来？下载地址在这里，只帮你到这儿了：

https://hortonworks.com/downloads/#data-platform

这不是替他们打广告，我不持有他们公司的任何股票！

介绍这款软件，来源于曾经的一个失败的想法：我想用 http://asp.net 搭建一个学习环境，让所有的使用者都可以在不用安装 SQL Server 环境下就可以学会 SQL。基于种种原因，这个项目破产了。而如今有这么好的资源，可以帮大家快速上手大数据的学习，我当然愿意推荐了！

回到正题，我们来走一遍 Hortonworks Hadoop 的玩法。

在整个不到 2 小时的使用中，我大概体验了这些操作：

1 在 Hive 中创建表
2 学会了 Hive 基本的 DML 语句，比如： SELECT, WHERE,GROUP BY, SORT，Join
3 使用 Pig Latin1, 做了一次 ETL 的实现

比起纯粹使用 Apache Hadoop, Hive 来构建分布式系统， 使用套件可以更形象的帮我们建立直观感受，加深对概念的理解。

在 HDP 中，Ambari 是作为开发者与 Hadoop 底层交互的界面，非常友好，拿出一照片，领略下界面的风格（保证看了之后，想自己开公司做咨询的，至少在底层封装方向上，可以放弃了）：

这是 HDP 的 Dashboard, 通过它我们可以连接到其他组件的控制台，比如 HDFS, Hive, Pig, Spark 等

Hive 作为分布式数据仓库，在支持 SQL 基本语法的同时，帮我们开发者封装了 MapReduce 底层编程实现，使得我们不需要重复开发 Java 程序来实现常见的数据库操作，亦可操作 T/P/E 级的数据量。

1 我们只需要在 Ambari 中找到 Hive 2 View 就可以像 SQL Server Management Studio 管理SQL Server 一样来操作 Hive.

如此清晰的编辑界面，简洁的 SQL 风格，SQL 开发者们可谓分分钟上手

2 使用 Pig 实现 ETL： 我们平时用的最多的ETL 工具，有 SSIS, Informatic 等， 而在大数据环境下，使用 Pig Latin 一样可以实现 ETL 的功能。遇上特别复杂的计算，Pig 还可以扩展，调用 Java, Python 的方法。

是不是够简单，想要跃跃欲试，超级方便，下载他的一体机打开运行即可！

唯一的条件，内存要超级强悍，我的内存 8G， 大家看图感受下我当时的心情。

本文转载自：https://blog.csdn.net/wujiandao/article/details/80558759