您好,登錄后才能下訂單哦!
hadoop是一堆開源軟件的集合,下面把這些開源軟件做個簡單介紹
Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分布式計算開源框架,是提供了一個分布式文件系統(HDFS)和支持MapReduce分布式計算的軟件架構。
Apache Hive: 是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計,不必開發專門的MapReduce應用,十分適合數據倉庫的統計分析。熟悉sql的人員,可以快速上手。
Apache Pig: 是一個基于Hadoop的大規模數據分析工具,它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin,該語言的編譯器會把類SQL的數據分析請求轉換為一系列經過優化處理的MapReduce運算。
Apache HBase: 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統,利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
Apache Sqoop: 是一個用來將Hadoop和關系型數據庫中的數據相互轉移的工具,可以將一個關系型數據庫(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的數據導進到Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS的數據導進到關系型數據庫中。
Apache Zookeeper: 是一個為分布式應用所設計的分布的、開源的協調服務,它主要是用來解決分布式應用中經常遇到的一些數據管理問題,簡化分布式應用協調及其管理的難度,提供高性能的分布式服務。
Apache Mahout: 是基于Hadoop的機器學習和數據挖掘的一個分布式框架。Mahout用MapReduce實現了部分數據挖掘算法,解決了并行挖掘的問題。
Apache Cassandra: 是一套開源分布式NoSQL數據庫系統。它最初由Facebook開發,用于儲存簡單格式數據,集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分布式的架構于一身
Apache Avro: 是一個數據序列化系統,設計用于支持數據密集型,大批量數據交換的應用。Avro是新的數據序列化格式與傳輸工具,將逐步取代Hadoop原有的IPC機制
Apache Ambari: 是一種基于Web的工具,支持Hadoop集群的供應、管理和監控。
Apache Chukwa: 是一個開源的用于監控大型分布式系統的數據收集系統,它可以將各種各樣類型的數據收集成適合 Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 進行各種 MapReduce 操作。
Apache Hama: 是一個基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行計算框架, Hama可用于包括圖、矩陣和網絡算法在內的大規模、大數據計算。
Apache Flume: 是一個分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系統,可用于日志數據收集,日志數據處理,日志數據傳輸。
Apache Giraph: 是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統, 基于Hadoop平臺,靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
Apache Oozie: 是一個工作流引擎服務器, 用于管理和協調運行在Hadoop平臺上(HDFS、Pig和MapReduce)的任務。
Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava庫編寫的Java庫,用于創建MapReduce程序。與Hive,Pig類似,Crunch提供了用于實現如連接數據、執行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫
Apache Whirr: 是一套運行于云服務的類庫(包括Hadoop),可提供高度的互補性。Whirr學支持Amazon EC2和Rackspace的服務。
Apache Bigtop: 是一個對Hadoop及其周邊生態進行打包,分發和測試的工具。
Apache HCatalog: 是基于Hadoop的數據表和存儲管理,實現中央的元數據和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供關系視圖。
Cloudera Hue: 是一個基于WEB的監控和管理系統,實現對HDFS,MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。
Cloudera公司出品的CDH,包含Hadoop生態園的多種工具,是一個“打包發行版”;即Cloudera公司在原本的Hadoop等開源項目的基礎上,進行二次開發,從而得到了CDH。
參考:Hadoop的學習路線圖
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。