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CDH ecosystem components

1,Mahout ASF(Apache Software Foundation)开源项目,提供可扩展的`机器学习`--(ML,Machine Learning多领域交叉学科,涉及概率,统计,逼近,凸分析,算法复杂度等多门学科,专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能的核心,是计算机具有智能的根本途径,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域)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; 2,Snappy 高速压缩解压缩开发包 ,类似LZO,压缩解压缩速度高,压缩率相对其他压缩库-zlib、LZO、LZF、FastLZ和QuickLZ低下,本身它的定位就是PB级大数据量压缩; 3,Apache Whirr 提供了一组 Java 类库用来运行云服务,基于 jclouds 开发 jclouds 是一个开源的Java类库,用来帮你开始云计算应用开发,并可重用已有的Java和Clojure技能。该API提供云计算环境的可移植抽象层以及云规范特性,支持包括 Amazon, VMWare, Azure(Windows Azure作为微软云计算平台,提供开放而灵活的云平台), and Rackspace 等云计算平台9月13日,Apache 软件基金会(ASF)官方宣布Apache Whirr 升级为Apache 顶级项目(TLP) 4,oozie工作流引擎服务器,在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起,这样才能够达到目的。[1]在Hadoop生态圈中,有一种相对比较新 的组件叫做Oozie[2],它让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中,从而完成更大型的任务, 什么是Oozie? Oozie是一种Java Web应用程序,它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中,并使用数据库来存储以下内容: 工作流定义 当前运行的工作流实例,包括实例的状态和变量 http://www.infoq.com/cn/articles/introductionOozie 5,ZooKeeper是Hadoop的正式子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户 6,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统” 7,hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 8,Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果 9,提供一个基于WEB的Job Tracker,集群监控和文件浏览 10,Apache HCatalog是基于Apache Hadoop之上的数据表和存储管理服务。 包括: 提供一个共享的模式和数据类型的机制。 抽象出表,使用户不必关心他们的数据怎么存储。 提供可操作的跨数据处理工具,如Pig,MapReduce,Streaming,和Hive。 11,Flume日志收集,是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统 12,sqoop导入关系型数据库中数据; 附件相关性知识库 gossip协议集群节点间状态信息,http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/5859760 http://www.open-open.com/lib/view/open1339233432662.html http://www.iteye.com/topic/1122901 http://labs.chinamobile.com/mblog/52251_166394

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Hadoop学习-生态体系(ecosystem)概览

0. 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!! 2. 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 3. 各组件分别介绍 1)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。 2)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。 3)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。 4)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。 5)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。 6)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。 7)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。 8)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。 9)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。 10)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。 好了,Hadoop生态体系以及它们的主要组件就大致介绍到这里了!

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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