Hadoop系统：Hadoop系统功能组件全解析

Hadoop系统，发展到现阶段，其实已经算是非常庞大了，二十几个组件基于Hadoop平台，解决绝大部分的企业大数据需求是完全没问题的。但是对于大数据开发学习者来说，这意味着需要学习和掌握的东西也更多，学习的压力和负担也更大。下面我们基于Hadoop系统的各组件功能，为大家做一个简单的介绍。

Hadoop系统的一整套体系，是在大数据处理的发展当中去 不断完善的，针对不同的问题给出相应的解决方案，每个组件都是一个小而美的系统，所有的组件共同组合起来，实现大数据处理任务的分解处理。


Hadoop系统各功能组件包括——

Ambari：基于web界面的分布式的部署、管理和监控分布式系统的工具，支持对HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig 、Sqoop等的管理操作，对于Hadoop体系的组件工具管理非常友好。

Avro：是数据序列化的框架，通过JSON来定义数据类型和通讯协议，使用压缩二进制格式来序列化数据，大大提升了Hadoop数据结构的紧凑型和容错性。

Cassandra：仅次于MongoDB的非关系型数据库，在Hadoop体系当中可以实现分布式、可扩展、没有单点故障的数据存储。

Chukwa：管理分布式系统的数据收集系统，将各类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件，保存在HDFS中供Hadoop进行各种MapReduce操作。

HBase：分布式NoSQL数据库系统，支持存储结构数据、可扩展性强，运行于HDFS文件系统之上，具有一定的数据容错性。

Hive：Hadoop数据仓库工具，核心功能就是将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，减少用户MapReduce编程的麻烦。

Mahout：主要适用于机器学习和数据挖掘方面，包含了可扩展的机器学习领域的经典算法。

Spark：分布式数据处理框架，基于内存计算，在实时数据处理上更有优势，是对于MapReduce实时处理数据的不足的补充。

总体来说，Hadoop系统是在实现大数据处理需求的过程中不断成长和完善，并且未来随着大数据的进一步发展，还会有新的发展，作为大数据技术开发人员，也要跟上大数据最新趋势，不断提升自己的技术实力。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班即将开班，详情可联系客服了解！