Hadoop 的生态系统

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大数据

2024-02-29

Hadoop 是一个开源的、可运行于大规模集群上的分布式计算平台，它实现了 MapReduce 计算模型和分布式文件系统HDFS等功能，在行业内得到了广泛的应用，同时也成为了大数据的代名词。

本文将介绍 Hadoop 的重要特性和其生态系统的各个组件。

Hadoop Logo

简介

Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。开发语言为 Java。

核心

HDFS（Hadoop Distributed File System）。
MapReduce。

特性

高可靠性。采用荣誉数据存储，即使副本故障，其他副本也可以提供正常服务。
高效性。能够处理 PB 级别数据。
高扩展性。Hadoop 的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价计算机集群上，可以扩展到上千节点。
高容错性。自动将错误任务重新分配。
成本低。可以运行在廉价服务器上。

Hadoop生态系统

HDFS（分布式文件系统）

HDFS 是 Hadoop 项目的两大核心之一，是针对于 Google File System（GFS）的开源实现。HDFS 具有处理超大数据，流式处理和可以运行在廉价服务器上的特点。

HBase（分布式实时列式存储数据库）

HBase 是一个提供高可靠性，高性能，可伸缩，实时读写，分布式的列式存储数据库，一般采用 HDFS 作为其底层存储。

HBase 是针对谷歌 BigTable 的开源实现，二者都采用了相同的数据模型，具有强大的非结构化数据存储能力。

MapReduce（分布式计算框架）

Hadoop MapReduce 是针对谷歌 MapReduce 的开源实现。MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于 1 TB）的并行运算。将大规模集群的并行计算过程高度抽象成两个函数：Map 和 Reduce。

Hive（Hive QL 数据仓库）

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以用于对 Hadoop 文件中的数据集进行数据整理和查询。学习成本较低，因为提供了类似于关系型数据库的 SQL 语言--Hive QL，可以通过 Hive QL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计。

Pig（数据流式处理）

Pig 是一种数据流语言和运行环境，可以大大简化 MapReduce 的开发，在 MapReduce 的基础上创建了更简单的过程语言抽象，为 Hadoop 应用程序提供了一种更加接近 SQL 的接口。

Mahout（数据挖掘算法库）

Mahout 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。例如: 聚类，分类，推荐过滤，频繁子项挖掘等。

Zookeeper（分布式协调服务系统）

Zookeeper 是针对谷歌 Chubby 的一个开源实现，提供分布式协调服务。例如: 发布/订阅，负载均衡，命名服务，分布式协调/通知，Master 选举，分布式锁等。

Flume（分布式日志采集）

Flume 是一个可靠的分布式海量日志采集，聚合和运输系统。支持在日志系统中定制各类数据的发送方用于收集数据，同时提供对数据进行简单处理并写道各种数据接收方的能力。

Sqoop（数据库间ETL工具）

Sqoop 是 SQL-to-Hadoop 的缩写，主要是用来在 Hadoop 和关系数据库之间交换数据。通过 Sqoop 可以很方便地从 MySQL，Oracle，PostgreSQL 等关系型数据库中导入 Hadoop，或者从 Hadoop 导出到关系型数据库。

Ambari（安装，部署，配置和管理工具）

Ambari 是一种基于 Web 的工具，支持 Hadoop 集群的安装，部署，配置和管理。

提示

下面是架构图中没有，但是也非常重要的组件。

Impala（大数据分析查询系统）

Impala 是 Cloudera 公司主导开发的新型查询系统，它提供 SQL 语义，能查询存储在 Hadoop 的 HDFS 和 HBase 中的 PB 级大数据。已有的 Hive 系统虽然也提供了 SQL 语义，但由于 Hive 底层执行使用的是 MapReduce 引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala 的最大特点也是最大卖点就是它的快速。

Impala 不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的 I/O 开销。
省掉了 MapReduce 作业启动的开销。MapReduce 启动 task 的速度很慢（默认每个心跳间隔是 3 秒钟），Impala 直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。
Impala 完全抛弃了 MapReduce 这个不太适合做 SQL 查询的范式，而是像 Dremel 一样借鉴了 MPP 并行数据库的思想另起炉灶。因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的 shuffle、sort 等开销。
通过使用 LLVM 来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。
用 C++ 实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用 SSE 指令。
使用了支持 Data locality 的 I/O 调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。