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!