Hadoop工具：Hadoop系统组件工具介绍

从目前的发展来看，Hadoop无疑是得到了广泛的认可，企业想要搭建大数据平台，大部分都会选择Hadoop。为什么呢？一方面来源框架成本低，另一方面Hadoop工具组件丰富，面对大数据处理当中的各种大小问题，都能给出成熟的解决方案。

Hadoop从最初的1.0版本到现在第三代版本，不断在更新优化，针对于大数据处理当中出现的新问题，给出新的解决方案，从而形成了现在的Hadoop生态系统，二十几个组件系统都可以看作是Hadoop工具来使用。


Hadoop当中的核心组件，就是HDFS和MapReduce，主要负责分布式存储和分布式计算，这两者是Hadoop学习的重点，从理论到实践，都需要掌握到家。而今天这里呢，我们主要聊聊Hadoop生态系统当中的其他Hadoop工具。

Ambari，在Hadoop集群搭建上，需要涉及到大量的重复性工作，如果自己去控制，需要耗费大量的时间，所以出现了Ambari，通过基于Web的图形用户界面并配备引导脚本，能够利用大部分标准化组件实现集群设置。

HBase，在Hadoop当中提供数据存储支持，当数据被汇总成一套规模庞大的列表时，HBase负责对其进行保存、搜索并自动在不同节点之间共享该列表，从而保证MapReduce作业能够以本地方式运行。

Hive，Hadoop数据库工具，通过类SQL语言，将数据导入Hadoop集群，用于深入发掘文件内容并提取出代码所需要的数据片段。

Sqoop，是一款命令行工具，能够控制列表与数据存储层之间的映射关系，并将列表转化为可为HDFS、HBase或者Hive所接纳的可配置组合。

ZooKeeper，负责Hadoop集群运作的协调，在集群中强制执行一套文件系统式的层级结构，并为设备保存所有元数据，这样就可以在不同设备之间进行作业同步。

Hadoop生态系统发展至今已经有了二十几个组件，以上只是对于Hadoop工具的一部分的介绍，当然，这几个工具也是在Hadoop开发当中用的比较多的，所以建议大家都要从理论到实践掌握下来。成都加米谷大数据，多年专注大数据培训，开设专业大数据培训班，课程详情可联系客服了解！