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【问】hadoop在生产环境下综合考虑的的数据块副本数多少
1. hadoop 生态概况
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce
下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈。在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与spark
都能部署在yarn、mesos的资源管理系统之上
下面将分别对以上各组件进行简要介绍,具体介绍参见后续系列博文。
源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版。
HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。
HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。
它提供了一次写入多次读取的机制,数据以块的形式,同时分布在集群不同物理机器上。
源自于google的MapReduce论文,发表于2004年12月,Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。
MapReduce是一种分布式计算模型,用以进行大数据量的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节,将计算抽象成map和reduce两部分,
其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。
MapReduce非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
4. HBASE(分布式列存数据库)
源自Google的Bigtable论文,发表于2006年11月,HBase是Google Bigtable克隆版
HBase是一个建立在HDFS之上,面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。
HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。
HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理,它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
5. Zookeeper(分布式协作服务)
源自Google的Chubby论文,发表于2006年11月,Zookeeper是Chubby克隆版
解决分布式环境下的数据管理问题:统一命名,状态同步,集群管理,配置同步等。
Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper,它运行在计算机集群上面,用于管理Hadoop操作。
6. HIVE(数据仓库)
由facebook开源,最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。
Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。
HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句,Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句,然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。
7.Pig(ad-hoc脚本)
由yahoo!开源,设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具
Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin,它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。
其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。
8.Sqoop(数据ETL/同步工具)
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写,主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序,充分利用了MR的并行化和容错性。
Sqoop利用数据库技术描述数据架构,用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。
9.Flume(日志收集工具)
Cloudera开源的日志收集系统,具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流,在具体的数据流中,数据源支持在Flume中定制数据发送方,从而支持收集各种不同协议数据。
同时,Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力,如过滤、格式转换等。此外,Flume还具有能够将日志写往各种数据目标(可定制)的能力。
总的来说,Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。当然也可以用于收集其他类型数据
Mahout起源于2008年,最初是Apache Lucent的子项目,它在极短的时间内取得了长足的发展,现在是Apache的顶级项目。
Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎(协同过滤)和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。
除了算法,Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统(如数据库、MongoDB 或Cassandra)集成等数据挖掘支持架构。
11. Oozie(工作流调度器)
Oozie是一个可扩展的工作体系,集成于Hadoop的堆栈,用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管理一个复杂的系统,基于外部事件来执行,外部事件包括数据的定时和数据的出现。
Oozie工作流是放置在控制依赖DAG(有向无环图 Direct Acyclic Graph)中的一组动作(例如,Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等),其中指定了动作执行的顺序。
Oozie使用hPDL(一种XML流程定义语言)来描述这个图。
12. Yarn(分布式资源管理器)
- 资源管理:包括应用程序管理和机器资源管理
- 资源双层调度
- 容错性:各个组件均有考虑容错性
- 扩展性:可扩展到上万个节点
13. Mesos(分布式资源管理器)
Mesos诞生于UC Berkeley的一个研究项目,现已成为Apache项目,当前有一些公司使用Mesos管理集群资源,比如Twitter。
与yarn类似,Mesos是一个资源统一管理和调度的平台,同样支持比如MR、steaming等多种运算框架。
14. Tachyon(分布式内存文件系统)
Tachyon(/‘t?ki:??n/ 意为超光速粒子)是以内存为中心的分布式文件系统,拥有高性能和容错能力,
能够为集群框架(如Spark、MapReduce)提供可靠的内存级速度的文件共享服务。
Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab。
15. Tez(DAG计算模型)
Tez是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架,它直接源于MapReduce框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,
即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output, Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等,
这样,这些分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个大的DAG作业。
目前hive支持mr、tez计算模型,tez能完美二进制mr程序,提升运算性能。
16. Spark(内存DAG计算模型)
Spark是一个Apache项目,它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区,并且是目前最活跃的Apache项目。
最早Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。
Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比,Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍,或者在磁盘上运行时速度提升10倍
17. Giraph(图计算模型)
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。
最早出自雅虎。雅虎在开发Giraph时采用了Google工程师2010年发表的论文《Pregel:大规模图表处理系统》中的原理。后来,雅虎将Giraph捐赠给Apache软件基金会。
目前所有人都可以下载Giraph,它已经成为Apache软件基金会的开源项目,并得到Facebook的支持,获得多方面的改进。
18. GraphX(图计算模型)
Spark GraphX最先是伯克利AMPLAB的一个分布式图计算框架项目,目前整合在spark运行框架中,为其提供BSP大规模并行图计算能力。
19. MLib(机器学习库)
Spark MLlib是一个机器学习库,它提供了各种各样的算法,这些算法用来在集群上针对分类、回归、聚类、协同过滤等。
20. Streaming(流计算模型)
Spark Streaming支持对流数据的实时处理,以微批的方式对实时数据进行计算
21. Kafka(分布式消息队列)
Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据。
活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容,搜索了什么内容等。
这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理。
22. Phoenix(hbase sql接口)
Apache Phoenix 是HBase的SQL驱动,Phoenix 使得Hbase 支持通过JDBC的方式进行访问,并将你的SQL查询转换成Hbase的扫描和相应的动作。
23. ranger(安全管理工具)
Apache ranger是一个hadoop集群权限框架,提供操作、监控、管理复杂的数据权限,它提供一个集中的管理机制,管理基于yarn的hadoop生态圈的所有数据权限。
24. knox(hadoop安全网关)
Apache knox是一个访问hadoop集群的restapi网关,它为所有rest访问提供了一个简单的访问接口点,能完成3A认证(Authentication,Authorization,Auditing)和SSO(单点登录)等
25. falcon(数据生命周期管理工具)
Apache Falcon 是一个面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台,设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现。它使终端用户可以快速地将他们的数据及其相关的处理和管理任务“上载(onboard)”到Hadoop集群。
26.Ambari(安装部署配置管理工具)
Apache Ambari 的作用来说,就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群,是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个web工具。
参考文献:
Hadoop生态系统介绍 http://blog.csdn.net/qa962839575/article/details/44256769?ref=myread
大数据和Hadoop生态圈,Hadoop发行版和基于Hadoop的企业级应用 http://www.36dsj.com/archives/26942
Oozie介绍 http://blog.csdn.net/wf1982/article/details/7200663
统一资源管理与调度平台(系统)介绍 http://blog.csdn.net/meeasyhappy/article/details/8669688
Tachyon简介http://blog.csdn.net/u014252240/article/details/41810849
Apache Tez:一个运行在YARN之上支持DAG作业的计算框架 http://segmentfault.com/a/1190000000458726
Giraph:基于Hadoop的开源图形处理平台 http://tech.it168.com/a2013/0821/1523/000001523700.shtml
Hadoop家族学习路线图 http://blog.fens.me/hadoop-family-roadmap/
基于Spark的图计算框架 GraphX 入门介绍 http://www.open-open.com/lib/view/open1420689305781.html
Apache Spark 入门简介 http://blog.jobbole.com/89446/
Ambari——大数据平台的搭建利器 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-bigdata-ambari/index.html
消息系统Kafka介绍 http://dongxicheng.org/search-engine/kafka/
使用Apache Phoenix 实现 SQL 操作HBase http://www.tuicool.com/articles/vu6jae
面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台:Apache Falcon http://www.open-open.com/lib/view/open1422533435767.html
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原文地址:http://blog.csdn.net/enweitech/article/details/52604090