Apache Hadoop生态系统概览
Hadoop生态系统概览[编辑 | 编辑源代码]
Hadoop生态系统是一组围绕Apache Hadoop核心组件构建的开源工具和框架的集合，旨在扩展Hadoop的功能并解决大数据处理中的多样化需求。本概述将介绍其主要组件、功能及协同工作方式。
核心组件[编辑 | 编辑源代码]
Hadoop生态系统包含以下关键组件，按功能分类如下：
存储层[编辑 | 编辑源代码]
- HDFS (Hadoop Distributed File System)：分布式文件系统，提供高容错性和高吞吐量的数据存储。
- Apache Ozone：对象存储系统，兼容HDFS接口。
资源管理[编辑 | 编辑源代码]
- YARN (Yet Another Resource Negotiator)：集群资源调度框架。
数据处理[编辑 | 编辑源代码]
| 组件 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| Apache MapReduce | 批处理 | 原始分布式计算模型 |
| Apache Spark | 批/流混合 | 内存计算引擎 |
| Apache Flink | 流处理优先 | 低延迟处理框架 |
数据操作[编辑 | 编辑源代码]
- Apache Hive：SQL接口（数据仓库）
- Apache Pig：高级脚本语言
- Apache HBase：NoSQL数据库
数据集成[编辑 | 编辑源代码]
- Apache Sqoop：关系数据库↔HDFS传输
- Apache Flume：日志数据收集
架构示意图[编辑 | 编辑源代码]
代码示例：HDFS基础操作[编辑 | 编辑源代码]
以下展示通过命令行与HDFS交互的基本操作：
# 创建目录
hadoop fs -mkdir /user/training
# 上传本地文件到HDFS
hadoop fs -put localfile.txt /user/training/
# 列出HDFS文件
hadoop fs -ls /user/training
输出示例：
Found 1 items -rw-r--r-- 1 training supergroup 245678 2023-08-15 10:15 /user/training/localfile.txt
数学基础[编辑 | 编辑源代码]
HDFS的副本放置策略遵循机架感知原则，可用性计算为：
实际应用案例[编辑 | 编辑源代码]
电商用户行为分析场景： 1. Flume收集点击流日志 → HDFS存储 2. Hive/Presto进行ETL处理 3. Spark MLlib构建推荐模型 4. 结果存入HBase供实时查询
组件对比表[编辑 | 编辑源代码]
| 特性 | MapReduce | Spark | Flink |
|---|---|---|---|
| 处理模型 | 批处理 | 微批/流 | 真流处理 |
| 延迟 | 高(分钟级) | 中等(秒级) | 低(毫秒级) |
| 内存使用 | 磁盘优先 | 内存优先 | 混合模式 |
学习建议[编辑 | 编辑源代码]
初学者应按照以下路径学习：
- 掌握HDFS和YARN基本原理
- 实践MapReduce编程模型
- 学习Hive SQL接口
- 逐步接触Spark/Flink等高级组件
扩展阅读[编辑 | 编辑源代码]
- 各组件官方文档
- Hadoop集群调优指南
- 大数据架构设计模式
注：本概览不包含具体版本特性差异，实际使用时需参考对应版本文档。