HadoopEcosystem

HadoopEcosystem Hadoop 生态圈

大背景

全球No.1搜索引擎公司谷歌(Google)面临每天海量搜索引擎数据的问题，经过长时间的实践积累，

谷歌形成了自己的大数据框架，但是并没有开源，而是发表了一篇论文，阐述了自己的思想，在论文中

提到了MapReduce的方法。这篇论文，被Doug Cutting也就是后来的Hadoop之父所关注，引起了他极大的兴趣。

因为，这个时候，他正在致力于一个项目，该项目需要多任务并行处理大量的数据，他和伙伴努力了多次，结果都不理想。

于是，Doug和他的团队决定基于Google的MapReduce的思想重新开发一个框架。

经过一段时间的努力，于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Hadoop项目作为Apache基金会的项目。

Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，Doug Cutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。

学习Hadoop建议的参考书：Hadoop权威指南，目前中文版到第3版，英文版已经到Edition 4, 该书的作者Tom White是Hadoop创始团队的核心成员，是Hadoop委员会的成员。

大牛级的人物！！

生态体系概览

经过长时间的发展，Hadoop已经形成了自己的生态体系。

有些框架是诸如一些大公司如Yahoo, Facebook团队所开发的，下面我们来看一下它的生态图：

从上图可以看出，Apache Hadoop包含如下主要组件：

• HDFS and MapReduce: 这是Hadoop的核心框架(也就是Doug Cutting和他的团队所开发的)

• HBase, Hive, Pig: 这3个框架主要负责数据存储和查询，分别由不同公司开发，我们后面会介绍到

• Flume, Sqoop： 负责数据的导入/导出

• Mahout: 机器学习和分析

• Zookeeper： 分布式协调

• Ambari：　　 集群管理

• Avro： 数据存储和序列化

• HCatalog: 元数据管理

各组件分别介绍

Apache HBase

由于HDFS是只能追加数据的文件系统，它不允许数据的修改。

所以，Apache HBase由此而诞生。

HBase是一个分布式的，随机访问的，面向列的数据库系统。

HBase在HDFS的顶层运行，它允许应用程序开发人员直接读写HDFS数据。

但是，唯一的缺陷在于：HBase并不支持SQL语句。

所以，它也是NOSQL数据库的一种。

然而，它提供了基于命令行的界面以及丰富的API函数来更新数据。

需要提到的是：HBase中的数据是以键值对的形式存储在HDFS文件系统中的。

Apache Pig

Apache Pig由Yahoo开发，它提供了在MapReduce之上的抽象层。

它提供了一种叫做Pig Latin的被用来创建MapReduce程序的语言。

Pig Latin被程序员用来编写程序，分析数据，通过它可以创建并行执行的任务，

从而可以更有效地利用Hadoop的分布式集群。

Pig有很多成功的大公司项目案例，如：eBay, LinkedIn, Twitter。

Apache Hive

Hive被用来作为大数据的数据仓库，它也使用HDFS文件系统来存储数据。

在Hive中我们不编写MapReduce程序，因为Hive提供了一种类SQL语言，叫做HiveQL,

这让开发者能够迅速写出类似关系型数据SQL查询的点对点(ad-hoc)查询。

Apache ZooKeeper

Hadoop通过节点(nodes)的方式提供相互间的通信。

ZooKeeper便是被用来管理这些节点的，它被用来协调各个节点。

除了管理节点以外，它还维护一些配置信息，并且对分布式系统的服务进行分组。

ZooKeeper可以独立于Hadoop来运行，而不像生态系统中的其它组件一样。

由于ZooKeeper是基于内存来管理信息的，因此它的性能相对来说还是挺高的。

Apache Mahout

Mahout是一个开源的机器学习库，它能使Hadoop用户高效地进行诸如数据分析，数据挖掘以及集群等一些列操作。

Mahout对于大数据集特别高效，它提供的算法经过性能优化能够在HDFS文件系统上高效地运行MapReduce框架。

Apache HCatalog

HCatalog在Hadoop的顶层提供元数据的管理服务。

所有运行在Hadoop之上的软件能够使用HCatalog在HDFS文件系统中存储它们的计划(schema)。

HCatalog以REST API的方式使第三方的软件能够创建，编辑和暴露表格的定义以及生成的元数据。

因此，我们通过HCatalog并不需要知道数据的物理位置在那里。

HCatalog提供了数据定义语句(DDL),通过它们MapReduce, Pig, Hive等的工作任务将以队列的形式等待执行，如有需要

还可以监控它们各自的进度。

Apache Ambari

Ambari被用来监控Hadoop集群。

它提供了一些列特性，诸如：安装向导，系统警告，集群管理，任务性能等。

Ambari也提供了RESTful的API以便与其他软件进行整合。

Apache Avro

如何用过其它编程语言来有效地组织Hadoop的大数据，Avro便是为了这个目的而生。

Avro提供了各个节点上的数据的压缩以及存储。

基于Avro的数据存储能够轻松地被很多脚本语言诸如Python，或者非脚本语言如Java来读取。

另外，Avro还可被用来MapReduce框架中数据的序列化。

Apache Sqoop

Sqoop被用来在Hadoop中高效地加载大数据集，例如它允许开发人员轻松地从一些数据源，如：

关系型数据库，企业级数据仓库，甚至应用程序导入/导出数据数据。

Apache Flume

Flume常被用来进行日志的聚合操作，它被用来作为ETL(Extract-Transform-Load) - 解转加(解压-转换-加载）工具来使用。