hadoop生态圈组件_hadoop生态圈组件有哪些

一、hadoop生态圈相关组件
1.Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠性、高效性、可伸缩性等特点。
Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理的任务不同，各种组件的相继出现，有着丰富的Hadoop生态圈。
组件介绍
1、HDFS（分布式文件系统）
HDFS是整个Hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理，Hdfs有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，适合那些有着超大数据集的应用程序。
2、MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是一种基于磁盘的分布式并行批处理的计算模型，用于大数据量的计算。\n\nMapReduce是一种基于磁盘的分布式并行批处理的计算模型，用于处理和生成大型数据集，他将计算任务分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，MapReduce用于在HDFS上处理大量数据，尤其是批量处理任务。
3、Spark（分布式计算框架）\nSpark是一种基于内存的分布式并行计算框架，与MapReduce不同的是-----Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
4、Flink（分布式计算框架）
Flink是一个基于内存的分布式并行处理框架，类似与Spark，但是在部分设计思想方面有很多不同的，对与Flink而言，适合处理事实数据和流式数据，具有更好的状态管理和任务调度能力，而Spark适合处理离线批处理数据，，具有更好的内存管理和执行引擎能力。
5.YARN （分布式资源管理器）
任务的调度和集群资源的管理， YARN是Hadoop 的资源管理和任务调度框架。
它负责管理和调度集群中的计算资源，以便为各种应用程序执行任务。
6.Zookeeper（分布式协作服务）
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。\nHadoop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。
7、Sqoop（数据同步工具）
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。
8、Hive（基于Hadoop的数据仓库）
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，\n然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。
9、HBase（分布式列存储数据库）\nHBase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。
10、Flume（日志收集工具）
Flume以Agent为最小的独立运行单位，一个Agent就是一个JVM。单个Agent由Source、Sink和Channel三大
组件构成
Source：从客户端收集数据，并传递给Channel。\nChannel：缓存区，将Source传输的数据暂时存放。
Sink：从Channel收集数据，并写入到指定地址。
Event：日志文件、avro对象等源文件
11、Kafka（分布式消息队列）
kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和应用程序。
它可以处理高吞吐量的事件数据，并将其存储在可持久化的主题中以供实时处理和分 析。
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的 所有动作流数据。
实现了主题、分区及其队列模式以及生产者、消费者架构模式。
12.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。
13.Hadoop 主要模块
Core-site.xml(工具模块)
hdfs-site.xml（数据存储模块）
Mapred-site.xml（数据处理模块）
Datax的特点：sqoop在导入导出数据时充分采用了MapReduce计算框架，根据输入条件生成一个MapReduce作业，在hadoop集群中运行，采用MapReduce框架同时在多个节点进行import和export操作，速度比单节点运行多个并行导入导出效率高，同时提供了良好的容错性和并发性；可以将关系型数据库中的数据导入到hdfs、hive或者hbase等hadoop组件中，也可以将hadoop组件中的数据导入到关系型数据库中支持insert、update模式，可以选择参数，若内容存在就更新，不存在就插入；对国外主流的关系型数据库支持性好；(MySQL、Oracle、DB2、SQL Server)Sqoop的特点：异构数据库和文件系统之间的数据交换；采用framework+plugin架构构建，framework处理了缓冲、流控，并发，上下文加载等高速数\n据交换的大部分技术问题，提供了简单的接口与插件交互，插件仅需实现对数据处理系统的访问；数据传输过程中在单线程内完成，全内存操作，不读写磁盘，也没有ipc开放式的框架，开发者可以在极短的时间开发一个新插件以快速支持新的数据库/文件系统Sqoop和Datax的区别：SqoopDatax采用了MapReduce计算框架进行导入Datax仅仅运行在Datax的单台机器上进行数据的抽取和加载速度比sqoop慢只可以在关系型数据库和hadoop的组件之间进行数据迁移，而在hadoop相关组件之间（Hive和Hbase之间无法使用Sqoop）同时在关系型数据库之间（MySQL和Oracle就不能）之间就无法通过sqoop导入数据Datax能够分别实现关系型数据库和hadoop组件之间、关系型数据库之间、hadoop组件之间的数据迁移sqoop专为hadoop而生，对hadoop支持度极好Datax可能会出现不支持高版本hadoop的现象sqoop只支持官方提供的指定几个关系型数据库和hadoop组件之间的数据交换而在Datax中用户只需根据自生需求修改文件，生成响应的rpm包，自行安装后可以使用自己定制的插件。

二、Mapreduce的特点及运行架构
1.MapReduce是一种基于磁盘的分布式并行批处理计算模型，用于处理大数据量的计算。其中Map对应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，Reduce则对中间结果中相同的键的所有值进行规约，以得到最终结果。
①易于编程：只需要使用hadoop接口进行编程，即可实现多台计算机分布式计算和分布式存储。
②高扩展性：存储空间不足或者计算能力不足，则可以添加计算机完成。
③容错性高：如果某个节点宕机，hadoop可以自动切换讲计算任务转移到其他节点上完成，不会影响计算结果。
如果计算任务执行了一半失败，出错，内部自动重试机制。
⑤应用场景：PB级别以上海量数据的离线处理，无法实时处理和流失动态处理。(每日）
2.MapReduce执行过程MapReduce的map与reduce过程`MapReduce`流程总览：`MapReduce`详细流程：`Map`端分析：`Shuffle`过程分析：`map`端的`shuffle`：`Reduce`端的`shuffle`：`Reduce`端分析：MapReduce架构在MapReduce中，用于执行MapReduce任务的机器有两个角色：JobTracker和TaskTracker。其中JobTracker是用于调度工作的。TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。MapReduce架构图如下：

客户端向JobTracker提交一个作业，JobTracker把这个作业拆分成很多份，然后分配给TaskTracker去执行，TaskTracker会隔一段时间向JobTracker发送心跳信息（Heartbeat），如果JobTracker在一段时间内没有收到TaskTracker的心跳信息，JobTracker会认为TaskTracker挂掉了，会把TaskTracker的作业任务分配给其他TaskTracker
三、spark的特点，并与mapreduce作对比说明区别
1.①速度快
由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task执行以线程方式，并不是像MapReduce以进程方式执行
②易于使用
Spark的版本已经更新到了Spark3.1.2（截止日期2021.06.01），支持了包括Java、Scala、Python、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本
③通用性强
在Spark的基础上，Spark还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝的使用这些工具库
④运行方式
Spark支持多种运行方式，包括在Hadoop和Mesos上，也支持Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernet（Spark2.3开始支持）上对于数据源而言，Spark支持从HDFS、HBase、Cassandra及Kafka等多种途径获取和数据
2.①内存计算
spark 将数据存储在内存中进行计算；MapReduce 将数据存储在磁盘上。由于内存访问速度更快，spark 在处理迭代计算和交互式查询等工作负载时通常MapReduce 更高效。Spark 基于内存的计算：Spark中我们有一种优化策略：移动计算、不移动数据。旨在减少数据传输的开销，提高计算效率。其核心思想是将计算任务尽可能的放在数据所在的节点上执行，而不是将数据传输到计算节点。具体来说，包括下面两个方面：1. 数据本地性：Spark 会尽量将计算任务分配到存储有数据的节点上，以利用数据的本地性。这样可以减少数据传输的开销。通过在数据所在节点上执行计算任务，可以避免将数据传输到其他节点，从而提高计算性能。2. 任务调度：Spark 不会移动实际的数据。数据仍然保留在存储节点上，只有计算任务被分发到存储数据的节点上执行。MapReduce基于磁盘的计算：1. 数据读取：输入数据从磁盘读取到内存中进行处理。也就是说，每次需要处理数据时，都需要从磁盘读取相应的数据块到内存中进行计算操作。2. 中间结果存储： MapReduce 框架会将 Map 和 Reduce 阶段的中间结果存储在磁盘上。在 Map 阶段，将 Map 任务的输出写入磁盘中的临时文件。在 Reduce 阶段，Reduce 任务会从磁盘上读取中间结果，并根据键值对进行合并和排序。3. 数据持久性：将数据存储在持久化的磁盘介质上，及时在节点故障或计算过程中断的情况下，数据也能够持久保存。这样可以确保数据的可靠性和容错性。
②执行速度
Spark 的内存计算特性 和 基于DAG有向无环图 的执行模型，通常比 MapReduce 更快。Spark可以在内存中保留数据和计算结果，并通过多个任务合并为更少的阶段来减少磁盘的读写开销。
③API 和编程模型Spark提供了丰富的API，包括 scala、Java、Python等。开发起来更加灵活、表达能力更强。而 MapReduce 使用 Java 编程语言来编写 Map 和 Reduce 函数，需要手动编写更多的代码来实现处理逻辑。
④扩展性 Spark 有更好的扩展性，可以方便的与其他数据处理框架和工具集成。如：Spark Streaming用于流处理、Spark SQL 用于查询和结构化数据处理、Spark MLlib用于机器学习等。
⑤容错性
Spark提供了弹性式分布数据集RDD，具有自动容错和数据恢复机制。能够在节点故障时重新计算丢失的数据。
MapReduce 需要在每个任务的开始和结束时将数据写入磁盘，因此在故障情况下需要重新启动整个计算。
四、熟练掌握linux命令并演示说明
1.pwd命令

2.ls命令

3.cd命令

4.mkdir命令

5.rm命令

6.cp命令

7.mv命令

8.cat命令

9.tar命令

10.useradd命令

11.passwd命令

12.chown命令

13.chmod命令

14.su命令

15.文本操作命令

 

16.clear命令

17.hostname，hostnamectl命令

18.ip命令

19.systemctl命令

20.export命令

 

21.echo命令

22.source命令

23.reboot命令

24.poweroff命令

五、冷备，温备，热备
热备、冷备、温备热备（在线备份）：在数据库运行时直接备份，对数据库操作没有任何影响。冷备（离线备份）：在数据库停止时进行备份。温备：在数据库运行时加全局读锁备份，保证了备份数据的一致性，但对性能有影响。热备流程备份开始时，记录重做日志的日志序号（LSN）。复制共享表空间和独立表空间的文件。复制完后，再次记录重做日志的日志序号（LSN）。通过前面记录的日志序号来复制在备份时产生的重做日志。冷备优点备份简单，只需要复制相关文件即可。恢复简单而且速度快，不需要执行任何 SQL 语句，也不需要重建索引。
六、数据类型
Local vector(本地向量)\nLabeled point(带标签数据点)\nLocal matrix(本地矩阵)\nDistrubuted matrix(分布式矩阵)：RowMatrix、IndexedRowMatrix、CoordinateMatrix、BlockMatrix\nMLlib支持存储在单个机器上的本地的向量和矩阵，以及一个或多个RDD组成的分布式矩阵。本地向量和本地矩阵是用作公共接口的简单数据模型，底层的线性代数运算由Breeze提供。在监督学习中的样本被称为带标签数据点。