大数据概述

本文主要是介绍大数据概述，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。

1，HDFS（hadoop分布式文件系统）

是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。

client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互，读取和写入数据。

namenode：master节点，在hadoop1.x中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户 端请求。

DataNode：slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给namenode。

secondary namenode：辅助namenode，分担其工作量：定期合并fsimage和fsedits，推送给namenode；紧急情况下和辅助恢复namenode，但其并非namenode的热备。

2，mapreduce（分布式计算框架）

mapreduce是一种计算模型，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。

jobtracker：master节点，只有一个，管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成一系列任务，并分派给tasktracker。

tacktracker：slave节点，运行 map task和reducetask；并与jobtracker交互，汇报任务状态。

map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map（）并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。

reduce task：从map 它深刻地执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据分组传递给用户编写的reduce函数执行。

3， hive（基于hadoop的数据仓库）

由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。

hive定于了一种类似sql的查询语言（hql）将sql转化为mapreduce任务在hadoop上执行。

4，hbase（分布式列存数据库）

hbase是一个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。和传统关系型数据库不同，hbase采用了bigtable的数据模型：增强了稀疏排序映射表（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结合在一起。

5，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。

6，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之间传输数据。

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。

7，pig（基于hadoop的数据流系统）

定义了一种数据流语言-pig latin将脚本转换为mapreduce任务在hadoop上执行。

通常用于离线分析。

8，mahout（数据挖掘算法库）

mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。mahout现在已经包含了聚类，分类，推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法是，mahout还包含了数据的输入/输出工具与其他存储系统（如数据库，mongoDB或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。

9，flume（日志收集工具）

cloudera开源的日志收集系统，具有分布式，高可靠，高容错，易于定制和扩展的特点。他将数据从产生，传输，处理并写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。

10，资源管理器的简单介绍（YARN和mesos）

随着互联网的高速发展，基于数据密集型应用的计算框架不断出现，从支持离线处理的mapreduce，到支持在线处理的storm，从迭代式计算框架到 流式处理框架s4，...，在大部分互联网公司中，这几种框架可能都会采用，比如对于搜索引擎公司，可能的技术方法如下：网页建索引采用mapreduce框架，自然语言处理/数据挖掘采用spark，对性能要求到的数据挖掘算法用mpi等。公司一般将所有的这些框架部署到一个公共的集群中，让它们共享集群的资源，并对资源进行统一使用，这样便诞生了资源统一管理与调度平台，典型的代表是mesos和yarn。

2、对比Hadoop与Spark的优缺点

Hadoop的优点

1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。

3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。

4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。

Hadoop的缺点

1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。

2、Hadoop不能高效存储大量小文件。

3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

Spark的优点

1、速度快

基于内存运算时比mapreduce快100倍，基于磁盘运算也快10倍以上

2、使用方便，支持多语言

3、丰富的操作算子

4、支持的场景多

5、生态完善、社区活跃

Spark的缺点

1、流式计算不如flink

2、资源消耗较高

spark是基于内存计算，因此对资源的要求较高，尤其是内存；当从hdfs上读取很多小文件生成rdd时，rdd元数据会占用较多内存。

3、如何实现Hadoop与Spark的统一部署？

Spark可运行于YARN之上，与Hadoop进行统一部署，即“Spark on YARN”，资源管理和调度依赖YARN，分布式存储则依赖HDFS。

这篇关于大数据概述的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！