
Apache Hadoop是存儲和處理大數(shù)據(jù)的開源軟件框架 Hadoop項(xiàng)目
Hadoop能夠在上千臺機(jī)器組成的集群上運(yùn)行大規(guī)模集群的可靠性,不能僅僅靠硬件來保證,因?yàn)楣?jié)點(diǎn)的失敗、網(wǎng)絡(luò)的失敗等狀況不可避免,為了能夠在大規(guī)模集群上順利運(yùn)行,Hadoop的所有模塊,其設(shè)計(jì)原則基于這樣的基本假設(shè),即**硬件的失敗在所難免,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都沒有那么可靠,可能發(fā)生節(jié)點(diǎn)失敗狀況,軟件框架應(yīng)該能夠自動檢測和處理這些失敗情況。 Hadoop通過軟件,在大規(guī)模集群上提供高度的可用性(High Availability)
Hive是Hadoop平臺上的數(shù)據(jù)倉庫,用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析。它提供了一種類 似于SQL的查詢語言HQL (Hive Query Language)。Hive將SQL轉(zhuǎn)化為 MapReduce作業(yè)(Job)在Hadoop上執(zhí)行。
HBase是Google Big Table在Hadoop平臺上的開源實(shí)現(xiàn)。它是一個(gè)針對結(jié)構(gòu)化數(shù) 據(jù)處理的、面向列分組(Column Family)的、可伸縮的、高度可靠的、高性能的分 布式數(shù)據(jù)庫。一般用于數(shù)據(jù)服務(wù)(Data Serving)應(yīng)用場合。
Pig實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)查詢腳本語言Pig Latin。用Pig Latin腳本語言編寫的應(yīng)用程序,翻 譯為MapReduce作業(yè),在Hadoop上運(yùn)行
Flume是一個(gè)可擴(kuò)展的、高度可靠的、高可用的分布式海量日志收集系統(tǒng),一般 用于把眾多服務(wù)器上的大量日志,聚合到某一個(gè)數(shù)據(jù)中心。Flume提供對日志數(shù) 據(jù)進(jìn)行簡單處理的能力,比如過濾、格式轉(zhuǎn)換等。同時(shí),F(xiàn)lume可以將日志寫往 各種目標(biāo)(本地文件、分布式文件系統(tǒng))。
Sqoop是SQL to Hadoop的縮寫,主要用于在關(guān)系數(shù)據(jù)庫或者其它結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源 和Hadoop之間交換數(shù)據(jù)
Mahout是Hadoop平臺上的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件包,它的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)高度可擴(kuò)展的 機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以便幫助開發(fā)人員利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練。Mahout現(xiàn) 在已經(jīng)包含聚類、分類、推薦引擎(協(xié)同過濾)、頻繁集挖掘等經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘和機(jī) 器學(xué)習(xí)算法。
Oozie是一個(gè)工作流調(diào)度器(Scheduler)。Oozie協(xié)調(diào)運(yùn)行的作業(yè),屬于一次性非 循環(huán)的作業(yè),比如MapReduce作業(yè)、Pig腳本、Hive查詢、Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出 作業(yè)等。Oozie基于時(shí)間、和數(shù)據(jù)可用性進(jìn)行作業(yè)調(diào)度,根據(jù)作業(yè)間的依賴關(guān) 系,協(xié)調(diào)作業(yè)的運(yùn)行
Zookeeper是模仿Google公司的Chubby系統(tǒng)的開源實(shí)現(xiàn),Chubby是一個(gè)分布式 的鎖(Lock)服務(wù)
原理:
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在大數(shù)據(jù)處理的領(lǐng)域中,Hadoop 可謂是一位 “重量級選手”。然而,就像任何技術(shù)一樣,Hadoop 1.0 也有它的不足之處。
Hadoop 1.0 存在著明顯的單點(diǎn)故障問題。這就好比一個(gè)團(tuán)隊(duì)中,如果關(guān)鍵人物出了問題,整個(gè)團(tuán)隊(duì)的運(yùn)作可能就會陷入混亂。在 Hadoop 1.0 中,一旦 NameNode 這個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障,整個(gè)系統(tǒng)就可能面臨崩潰的風(fēng)險(xiǎn)。
而且,它的資源管理方式也不夠靈活。就好像分配房間,如果只有一種固定的分配方式,很難滿足各種不同的需求。
不過,技術(shù)總是在不斷進(jìn)步的。Hadoop 2.0(YARN)的出現(xiàn),給我們帶來了新的希望。
YARN 的原理就像是一個(gè)更聰明的 “管家”。它把資源管理和任務(wù)調(diào)度分開了。ResourceManager 就像是大管家,負(fù)責(zé)整體資源的分配和監(jiān)控。而 ApplicationMaster 則像是每個(gè)任務(wù)的小管家,專門負(fù)責(zé)自己任務(wù)的資源申請和調(diào)度。
這種分離的方式,讓系統(tǒng)的擴(kuò)展性大大增強(qiáng)。就好比原來的房子不夠住了,現(xiàn)在可以很方便地加蓋新的房間,而不會影響原來的居住者。
同時(shí),容錯(cuò)性也得到了提高。即使某個(gè) “小管家” 出了問題,也不會讓整個(gè) “家” 亂了套。
資源利用率也因?yàn)檫@種更精細(xì)的管理而得到了提升,不再有資源浪費(fèi)或者分配不均的情況。
YARN(Yet Another Resource Negotiator)
總的來說,Hadoop 2.0(YARN)的出現(xiàn),解決了 Hadoop 1.0 的很多痛點(diǎn),讓大數(shù)據(jù)處理變得更加高效、可靠和靈活。相信在未來,它還會不斷進(jìn)化,為我們處理大數(shù)據(jù)帶來更多的便利和驚喜!
ResourceManager的主要功能,是資源的調(diào)度工作。所以它能夠輕松地 管理更大規(guī)模的集群系統(tǒng),適應(yīng)了數(shù)據(jù)量增長對數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)展性提出的挑戰(zhàn)。
ResourceManager是一個(gè)單純的資源管理器,它根據(jù)資源 預(yù)留要求、公平性、服務(wù)水平協(xié)議(Service Level Agreement, SLA)等標(biāo)準(zhǔn),優(yōu)化 整個(gè)集群的資源,使之得到很好的利用。
在Hadoop1.0平臺上開發(fā)的 MapReduce應(yīng)用程序,無需修 改,直接在YARN上運(yùn)行。
當(dāng)數(shù)據(jù)存儲到HDFS以后,用戶希望能夠?qū)?shù)據(jù)以不同的 方式進(jìn)行處理。除了MapReduce應(yīng)用程序(主要對數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理),YARN支持 更多的編程模型,包括圖數(shù)據(jù)的處理、迭代式計(jì)算模型、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理、交互 式查詢等。一般來講,機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要在數(shù)據(jù)集上,經(jīng)過多次迭代,才能獲得 最終的計(jì)算結(jié)果。
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