Hadoop生态圈以及各组成部分的简介

1.Hadoop是什么?

适合大数据的分布式存储与计算平台

HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统

MapReduce：并行计算框架

解决的问题:

HDFS: 海量数据的存储

MapReduce：海量数据的分析

2.Hadoop生态圈

①HBase

Google Bigtable的开源实现

列式数据库

可集群化

可以使用shell、web、api等多种方式访问

适合高读写（insert）的场景

HQL查询语言

NoSQL的典型代表产品

②Hive

数据仓库工具。可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表

支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL。除了不支持更新、索引和事务，几乎SQL的其它特征都能支持

可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器

提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口

③Zookeeper

Google Chubby的开源实现

用于协调分布式系统上的各种服务。例如确认消息是否准确到达，防止单点失效，处理负载均衡等

应用场景：Hbase，实现Namenode自动切换

工作原理：领导者，跟随者以及选举过程

④Sqoop

用于在Hadoop和关系型数据库之间交换数据

通过JDBC接口连入关系型数据库

⑤Chukwa

架构在Hadoop之上的数据采集与分析框架

主要进行日志采集和分析

通过安装在收集节点的“代理”采集最原始的日志数据

代理将数据发给收集器

收集器定时将数据写入Hadoop集群

指定定时启动的Map-Reduce作业队数据进行加工处理和分析

⑥Pig

Hadoop客户端

使用类似于SQL的面向数据流的语言Pig Latin

Pig Latin可以完成排序，过滤，求和，聚组，关联等操作，可以支持自定义函数

Pig自动把Pig Latin映射为Map-Reduce作业上传到集群运行，减少用户编写Java程序的苦恼

⑦Avro

数据序列化工具，由Hadoop的创始人Doug Cutting主持开发

用于支持大批量数据交换的应用。支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据

动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro数据。

Thrift接口

⑧Cassandra

NoSQL，分布式的Key-Value型数据库，由Facebook贡献

与Hbase类似，也是借鉴Google Bigtable的思想体系

只有顺序写，没有随机写的设计，满足高负荷情形的性能需求

3.Hadoop生态圈流程图