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大数据技术介绍:01大数据概述
大数据技术框架:
Hadoop生态系统(1)
Hadoop生态系统(2)
Hadoop构成:Flume(非结构化数据收集):
Cloudera开源的日志收集系统
用于非结构化数据收集
Flume特点
分布式
高可靠性
高容错性
易于定制与扩展
日志收集工具:flume
Hadoop构成:Sqoop(结构化数据收集)
Sqoop:SQL-to-Hadoop
连接传统关系型数据库和Hadoop 的桥梁
把关系型数据库的数据导入到Hadoop 系统( 如HDFS,HBase 和Hive) 中;
把数据从Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里。
利用MapReduce加快数据传输速度
批处理方式进行数据传输
Hadoop构成:HDFS(分布式文件系统)
源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月
HDFS是GFS克隆版
HDFS特点:
良好的扩展性。
高容错性。
适合PB级以上海量数据的存储。
基本原理:
将文件切分成等大的数据块,存储到多台机器上
将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化
可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
应用场景:
海量数据的可靠性存储
数据归档
Hadoop构成:YARN(资源管理系统)
YARN是什么
Hadoop 2.0新增系统
负责集群的资源管理和调度
使得多种计算框架可以运行在一个集群中
YARN的特点
良好的扩展性、高可用性
对多种类型的应用程序进行统一管理和调度
自带了多种多用户调度器,适合共享集群环境
如下图:图1,图2
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