2024年大数据最全（二）大数据---Hadoop组件介绍，区别_hadoop系统组件

YARN: 分布式资源管理

MapReduce、Spark、Flink: 分布式计算框架

Yarn/Mesos ：分布式资源管理器

zookeeper：分布式协作服务

sqoop：数据同步工具

hive / Impala 基于Hadoop的数据仓库

Hbase：分布式列存储数据库

Flume：日志手机工具

Kafka：分布式消息队列

Oozie：工作流调度器

Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式

文件系统

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HDFS Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

GlusterFS 是一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。

Ceph 是新一代开源分布式文件系统，主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，提高数据的容错性并实现无缝的复制。

Lustre 是一个大规模的、安全可靠的、具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，目前可以支持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

Alluxio 前身是Tachyon，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。

数据存储

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MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。

Redis 是一个高性能的key-value存储系统，和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）和zset（有序集合）。Redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。

HDFS Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

HBASE 是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。提供类似谷歌Bigtable的存储能力，基于Hadoop和Hadoop分布式文件系统（HDFS）而建。

Neo4j 是一个高性能的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。自称“世界上第一个和最好的图形数据库”，“速度最快、扩展性最佳的原生图形数据库”，“最大和最有活力的社区”。用户包括Telenor、Wazoku、ebay、必能宝（Pitney Bowes）、MigRaven、思乐（Schleich）和Glowbl等。

Vertica 基于列存储高性能和高可用性设计的数据库方