大数据项目相关技术栈(Hadoop周边技术)
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ETL工具:
Kettle
Sqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取。可以将一个关系型数据库(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。
结构化数据库
MySQL
Oracle
需要关注的大数据系统:
Hadoop HDFS 分布式文件系统
Hadoop HBASE or Cassandra 分布式列数据库(在线查询交互)
Hadoop Hive or Impala 数据仓库框架(离线查询)。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,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
Spark 分布式计算(MapReduce、SQL、流计算、机器学习ML)
Apache Mahout 是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架,和Spark ML有重叠,但Mahout胜在是JAVA原生应用。
其他可以略微关注的技术,不算主干:
Avro, Ambari, Chukwa, Hama, Flume, Giraph, Oozie, Crunch, Whirr, Bigtop, HCatalog, Hue
Apache Avro: 是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制
Apache Ambari: 是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。
Apache Chukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。
Apache Hama: 是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
Apache Flume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统,可用于日志数据收集,日志数据处理,日志数据传输。
Apache Giraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统, 基于Hadoop平台,灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
Apache Oozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上(HDFS、Pig和MapReduce)的任务。
Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce程序。与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库
Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。
Apache Bigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包,分发和测试的工具。
Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。
Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS,MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。
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