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2 Hadoop目标与生态系统
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Hadoop分布式文件系统,或 HDFS,是许多大数据框架的基础,因为它提供可扩展且可靠的存储。一种分布式文件系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。 Hadoop YARN 作业调度和集群资源管理的框架。提供HDFS 存储上的灵活调度和资源管理。 YARN 用于雅虎调度40,000 台服务器上的作业。 MapReduce 是一种编程模型,用于并行处理大型数据集。简化了并行计算。不用处理复杂的同步和调度,只需要给MapReduce两个函数, map和reduce。这种编程模型非常强大,谷歌之前用它来索引网站。 MapReduce 只假设一个有限的模型来表达数据。 Hive 是创建Facebook的 ,用于在HDFS中对数据使用MapReduce发出类似sql的查询。 Pig 是 Yahoo 创建的,用于使用MapReduce对基于数据流的程序建模。 为了有效地处理大规模的图形,建立了Giraph。例如,Facebook使用Giraph来分析其用户的社交图谱。 同样,Storm、Spark、Flink 是在 YARN 资源调度器之上构建的对大数据进行内存处理的实时计算框架。 内存处理是一种强大的方法,更快地运行大数据应用程序,在某些任务上实现 100 倍的更好性能一些任务。 有时,您的数据或使用该文件不容易有效地表示处理任务。这方面的例子包括键值集合或大型稀疏表。 NoSQL 项目,例如 Cassandra,MongoDB 和 HBase 可以处理这些情况。 Cassandra 是在 Facebook 创建的,但 Facebook 也将 HBase 用于其消息传递平台。 最后,运行所有这些工具需要一个集中管理系统来进行同步、配置以确保高可用性。 Zookeeper 执行这些职责。它是由雅虎创建的以动物命名的服务。 Zookeeper:所有工具的集中管理系统,保证同步、配置和高可用性。
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