大数据Hadoop架构 hadoop在线学习

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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理,其有许多元素构成,以下是其组成元素: 1. Hadoop Common :Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等。 2. HDFS:分布式文件系统,提供高吞吐量的应用程序数据访问,对外部客户机而言,HDFS 就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件,等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的(参见图 1),这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode(仅一个),它在 HDFS 内部提供元数据服务;DataNode,它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode,因此这是 HDFS 的一个缺点(单点失败)。 存储在 HDFS 中的文件被分成块,然后将这些块复制到多个计算机中(DataNode)。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小(通常为 64MB)和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。 3. MapReduce :一个分布式海量数据处理的软件框架集计算集群。 4. Avro :doug cutting主持的RPC项目,主要负责数据的序列化。有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用来做以后hadoop的RPC,使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。 5. Hive :类似CloudBase,也是基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总,即席查询简单化。hive提供了一套QL的查询语言,以sql为基础,使用起来很方便。 6. HBase :基于Hadoop Distributed File System,是一个开源的,基于列存储模型的可扩展的分布式数据库,支持大型表的存储结构化数据。 7. Pig :是一个并行计算的高级的数据流语言和执行框架 ,SQL-like语言,是在MapReduce上构建的一种高级查询语言,把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中,并且用户可以定义自己的功能。 8. ZooKeeper :Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 9. Chukwa :一个管理大型分布式系统的数据采集系统 由yahoo贡献。 10. Cassandra :无单点故障的可扩展的多主数据库 11. Mahout :一个可扩展的机器学习和数据挖掘库 以上是对Hadoop结构的简单介绍,想要更深入的学习Hadoop,可以学习老男孩教育大数据课程,老男孩教育大数据课程包括Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python与数据分析等,全面涵盖大数据人才所需的技术点。 【老男孩大数据培训www.oldboyedu.com 18500150262】
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