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Hadoop,HBase,Storm,Spark到底是什么?

简介: Hadoop,HBase,Storm,Spark到底是什么? Hadoop=HDFS+Hive+Pig+... HDFS: 存储系统MapReduce:计算系统Hive:提供给SQL开发人员(通过HiveQL)的MapReduce,基于Hadoop的...

Hadoop,HBase,Storm,Spark到底是什么?

Hadoop=HDFS+Hive+Pig+...

HDFS: 存储系统
MapReduce:计算系统
Hive:提供给SQL开发人员(通过HiveQL)的MapReduce,基于Hadoop的数据仓库框架
Pig:基于Hadoop的语言开发的
HBase:NoSQL数据库
Flume:一个收集处理Hadoop数据的框架
Oozie:一个让用户以多种语言(如MapReduce,Pig和Hive)定义一系列作业的工作流处理系统
Ambari:一个基于web的部署/管理/监控Hadoop集群的工具集
Avro:允许编码Hadoop文件的schema的一种数据序列化系统
Mahout:一个数据挖掘库,它包含了最流行的一些数据挖据算法,并且以MapReduce模型来实现他们
Sqoop:一个从非Hadoop数据存储(如关系数据库和数据仓库)进来的移动数据到Hadoop中的连接工具
HCatalog:一个中心化的元数据管理以及Apache Hadoop共享服务,它允许在Hadoop集群中的所有数据的统一视图,并允许不同的工具,包括Pig和Hive,处理任何数据元素
,而无需知道身体在集群中的数据存储。

BigTop:为了创造一个更正式的程序或框架Hadoop的子项目及相关组件的目标提高Hadoop的平台,作为一个整体的包装和互操作性测试。

Apache  Storm:一个分布式实时计算系统,Storm是一个任务并行连续计算引擎。 Storm本身并不典型在Hadoop集群上运行,它使用Apache ZooKeeper的和自己的主/从工作进程,协调拓扑,主机和工作者状态,保证信息的语义。无论如何, Storm必定还是可以从HDFS文件消费或者从文件写入到HDFS。

Apache Spark:一种快速,通用引擎用于大规模数据处理,Spark是一个数据并行通用批量处理引擎。工作流中在一个类似的和怀旧风格的MapReduce中定义,但是,比传统Hadoop MapReduce的更能干。Apache Spark有其流API项目,该项目通过短间隔批次允许连续处理。Apache Spark本身并不需要Hadoop操作。但是,它的数据并行模式,需要稳定的数据优化使用共享文件系统。该稳定源的范围可以从S3,NFS或更典型地,HDFS。执行Spark应用程序并不需要Hadoop YARN。Spark有自己独立的主/服务器进程。然而,这是共同的运行使用YARN容器Spark的应用程序。此外,Spark还可以在Mesos集群上运行。

 

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