随着大数据的进一步发展,以Hadoop为基础的大数据平台开发,开始成为企业大数据系统平台开发的主流选择,Hadoop大数据平台架构知识也开始成为大数据工程师们必须掌握的大数据核心技术之一。今天我们就基于Hadoop生态圈,来聊聊Hadoop大数据平台架构。
Hadoop生态圈在不断的发展完善当中,目前已经有了二十几个组件了,针对数据处理过程中的大小问题,针对性地去解决,因此Hadoop系统的相关组件,首先要做到有基本的了解,哪个组件负责解决什么问题,用什么语言开发,与系统怎么交接等等……
Hadoop大数据平台架构个组件解析:
HDFS:解决海量数据存储问题。
MapReduce:为海量数据提供计算框架。
Common:提供基础支撑功能,是Hadoop体系底层模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等。
Hive:把SQL查询转换成MapReduce中的任务来运行。
HBase:Hadoop的数据库。
Sqoop:完成关系型数据库与HDFS间的相互转换。
Flume:高可靠的日志采集系统,搜集日志运行数据用于分析。
Mahout:分布式机器学习算法的集合。
Zookeeper:分布式环境下的数据管理问题。
了解了大数据平台架构当中的各组件,接着我们需要了解Hadoop大数据框架下的数据处理是怎么进行的。
Hadoop大数据框架下,将数据处理分为四个层面——
数据集成层:负责数据源集成,将应用数据、数据库数据、系统日志数据等集合起来,等待下一步处理;
数据存储与计算层:通过分布式存储、分布式计算等实现对海量数据的管理、存储、分析;
数据分析层:这一层面主要是为数据分析人员提供便利,通过数据分析与挖掘,提升工作效率;
平台管理层:对于整个大数据平台系统的运维,确保运行平稳、数据安全等。
关于Hadoop大数据平台架构,以上就是简单的介绍了,作为目前主流运用的大数据框架体系,Hadoop在满足大部分企业的需求上是没有问题的,随着企业对于大数据系统平台提出更高的要求,开发人员也可以基于Hadoop进行二次开发。成都加米谷大数据,大数据技术分享,
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