Hadoop大数据生态系统及常用组件简介-控件新闻-慧都网

经过多年信息化建设，我们已经进入一个神奇的，无论是在通讯社交过程中使用的微信、QQ、电话、短信，还是吃喝玩乐时的用到的团购、电商、移动支付，都不断产生海量信息数据，数据和我们的工作生活密不可分、须臾难离。

什么是大数据，多大算大，100G算大么?如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如我们的后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。

数据之所以为大，不但是因为数据量的巨大，同时各种渠道产生的数据既有IT系统生成的标准数据，还有大量多媒体类的非标准数据，数据类型多种多样，而且大量无用数据充斥其间，给数据的真实性带来很大影响，此外很多数据必须实时处理才最有价值。

一般数据量大(多)或者业务复杂的时候，常规技术无法及时、高效处理如此大量的数据，这时候可以使用Hadoop，它是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，编写和运行分布式应用充分利用集群处理大规模数据。Hadoop可以构建在廉价的机器上，比如我们淘汰的PC Server或者租用的云主机都可以拿来用。

Gartner的一项研究表明，2015年，65%的分析应用程序和先进分析工具都将基于Hadoop平台，作为主流大数据处理技术，Hadoop具有以下特性：

方便：Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上，或者云计算服务上障。

可扩展：Hadoop通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集。

1) 搜索引擎，Doug Cutting设计Hadoop的初衷，就是为了针对大规模的网页快速建立索引。

2) 大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。

3) 大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。

Hadoop2.0的时候引入了HA(高可用)与YARN(资源调度)，这是与1.0的最大差别。Hadoop主要由3部分组成：Mapreduce编程模型，HDFS分布式文件存储，与YARN。

上图是Hadoop的生态系统，最下面一层是作为数据存储的HDFS，其他组件都是在HDFS的基础上组合或者使用的。HDFS具有高容错性、适合批处理、适合大数据处理、可构建在廉价机器上等优点，缺点是低延迟数据访问、小文件存取、并发写入、文件随机修改。

Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。这个定义里面有几个关键词：软件框架、并行处理、可靠且容错、大规模集群、海量数据集就是MapReduce的特色。

上面这段代码就是接收一堆文本数据，统计这些文本数据中每个单词出现的次数。MapReduce也是一个计算模型，当数据量很大时，比如10个G，它可以把这10G的数据分成10块，分发到10个节点去执行，然后再汇总，这就是并行计算，计算速度比你一台机器计算要快的多。

Hadoop的主要组件介绍完毕，现在看下HBase，它是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建大规模结构化存储集群。HBase 是Google Bigtable 的开源实现，与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似，HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统;Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据， HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable 利用Chubby作为协同服务， HBase 利用Zookeeper作为对应

有人问HBase和HDFS是啥关系，HBase是利用HDFS的存储的，就像MySQL和磁盘， MySQL是应用，磁盘是具体存储介质。HDFS因为自身的特性，不适合随机查找，对更新操作不太友好，比如百度网盘就是拿HDFS构建的，它支持上传和删除，但不会让用户直接在网盘上修改某个文件的内容。

2 ) 面向列：面向列表(簇)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。

3 ) 稀疏：对于为空(NULL)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

HBase提供的访问方式有命令行shell方式，java API(最高效和常用的)，Thrift Gateway 支持C ，PHP，Python等多种语言。

需对数据进行随机读操作或者随机写操作;
大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作;
读写访问均是非常简单的操作，比如历史记录，历史订单查询，三大运营商的流量通话清单的查询。

Hive

之前我们说了MapReduce计算模型，但是只有懂Java的才能撸代码干这个事，不懂Java的想用Hadoop的计算模型是不是就没法搞了呢?比如HDFS里的海量数据，数据分析师想弄点数据出来，咋办?所以就要用到Hive，它提供了SQL式的访问方式供人使用。

Hive是由Facebook 开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题的ETL(Extraction-Transformation-Loading) 工具，Hive是构建在Hadoop上的数据仓库平台，设计目标是可以用传统SQL操作Hadoop上的数据，让熟悉SQL编程的人员也能拥抱Hadoop(注意。是数据仓库。不是数据库啊。)

使用HQL作为查询接口
使用HDFS作为底层存储
使用MapReduce作为执行层

所以说Hive就是基于Hadoop的一个数据仓库工具，是为简化MapReduce编程而生的，非常适合数据仓库的统计分析，通过解析SQL转化成MapReduce，组成一个DAG(有向无环图)来执行。

Flume

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume1.X版本的统称Flume-ng，由于Flume-ng经过重大重构，与Flume-og有很大不同，使用时请注意区分。

Hadoop大数据生态系统及常用组件简介

Flume就是一个数据管道，支持很多源(source)，sink(目标)，和透视宝的suro很像，比如拉取nginx日志可以拿这个工具简单一配就可用。当然每台nginx服务器上都要配置并启动一个flume.

下面给大家看看配置文件(把kafka的数据写入hdfs的配置),配置很简单.完全免去了自己写一个kafka的consumer再调用hdfs的API写数据的工作量.

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YARN

YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源调度器ResourceManager和每个应用程序特有的应用程序管理器ApplicationMaster，该调度器是一个 "纯调度器"，不再参与任何与具体应用程序逻辑相关的工作，而仅根据各个应用程序的资源需求进行分配，资源分配的单位用一个资源抽象概念 "Container" 来表示，Container 封装了内存和 CPU。此外，调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需求设计新的调度器，YARN 自身提供了 Fair Scheduler 和 Capacity Scheduler。

应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序的提交、与调度器协商资源以启动 ApplicationMaster、监控 ApplicationMaster 运行状态并在失败时重新启动等。

Ambari

Ambari是一个集群的安装和管理工具，我们之前用的是Apache的Hadoop，运维同学用源码包安装，一个个配置文件去改，再分发到各个节点，中间哪一步搞错了，整个集群就启动不起来。所以有几个厂商提供Hadoop的这种安装和管理平台，主要是CDH和HDP，国内的很多人都用CDH的，它是Cloudera公司的，如果用它的管理界面安装，集群节点超过一定数量就要收费了。

Ambari是Apache的顶级开源项目，可以免费使用，现在用的人也很多。Ambari使用Ganglia收集度量指标，用Nagios支持系统报警，当需要引起管理员的关注时(比如，节点停机或磁盘剩余空间不足等问题)，系统将向其发送邮件。

ZooKeeper

随着计算节点的增多，集群成员需要彼此同步并了解去哪里访问服务和如何配置，ZooKeeper正是为此而生的。ZooKeeper 顾名思义就是动物园管理员，它是用来管大象(Hadoop) 、蜜蜂(Hive) 和小猪(Pig) 的管理员， Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei等项目中都采用到了 Zookeeper。ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，以Fast Paxos算法为基础实现同步服务，配置维护和命名服务等分布式应用。

其他组件

以上介绍的都是Hadoop用来计算和查询的比较常用和主流的组件，上面那副生态图中的其他几个组件简单了解一下就好：

Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务，Pig为大型数据集处理提供了更高层次的抽象，与MapReduce相比，Pig提供了更丰富的数据结构，一般都是多值和嵌套的数据结构。

Mahout是Hadoop提供做机器学习用的，支持的算法也比较少，但是一些常用的 k-means 聚类、分类还是有的，他是用MapReduce做的，但是MapReduce不太擅长这个东西，所以Mahout的作者也转投spark ML阵营了。

Sqoop是数据库ETL工具，用于将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 及其相关的系统中，如 Hive和HBase。Sqoop 的核心设计思想是利用 MapReduce 加快数据传输速度，也就是说 Sqoop 的导入和导出功能是通过 MapReduce 作业实现的，所以它是一种批处理方式进行数据传输，难以实现实时数据的导入和导出。比如很多以前的业务数据都存在MySQL，随着数据量越来越大，要把数据导到Hbase，就可以拿Sqoop直接操作。

本文所介绍的东西都是用于离线计算的，而之前发布的《面临大数据挑战透视宝如何使用Druid实现数据聚合》则是关于实时计算的框架Druid的。大数据常用的流计算框架主要有Storm，Spark Streaming，Flink，Flink虽然是2014年加入Hadoop的，但至今在生产环境上用的人还不多，似乎大家都持观望态度。

说一下流计算(Druid，Spark Streaming)和批处理(MapReduce，Hive)有啥区别，比如电商网站的个性化广告投放，当我们访问了亚马逊搜索笔记本电脑之后，他就会给你推荐很多笔记本电脑链接，你的请求和兴趣爱好被亚马逊服务器实时接收，流计算分析之后当时就会推荐给你可能会购买的东西。如果这个东西拿批处理去做，服务端收集完了，过半个小时才算出你可能要买电脑，这时候再给你推荐电脑明显就不合适了，因为这时候你可能在搜索电炒锅……

Hadoop大数据生态系统及常用组件简介

最后再说一下大数据的工作流，比如有两个MapReduce的任务是有依赖的，必须第一个完成了才能执行第二个，这就需要一个调度工具来调度。MapReduce也提供调度的API，但是代码要写很多，上面的代码截图只是一部分，这个依赖我写了大概150行。所以这时候出现了工作流，用工作流来管理我们的各个job，我目前知道的有oozie和azkaban，oozie的配置比较灵活，推荐大家使用。