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    大數據知識培訓:Hadoop的生態系統分別是什么?(上)

    更新時間:2022年07月15日10時11分 來源:傳智教育 瀏覽次數:

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      隨著Hadoop的不斷發展,Hadoop生態系統越來越完善,現如今已經發展成一個龐大的生態體系,如圖1-3所示。

      從圖1-3中可以看出,Hadoop生態系統包含了很多子系統,下面介紹一些常見的子系統,具體如下。

    Hadoop生態圈圖

      圖1-3 Hadoop生態圈

      1.分布式存儲系統(HDFS)

      HDFS是Hadoop分布式文件系統的簡稱,它是Hadoop生態系統中的核心項目之一,是分布式計算中數據存儲管理基礎。HDFS具有高容錯性的數據備份機制,它能檢測和應對硬件故障,并在低成本的通用硬件上運行。另外,HDFS具備流式的數據訪問特點,提供高吞吐量應用程序數據訪問功能,適合帶有大型數據集的應用程序。

      2.MapReduce分布式計算框架

      MapReduce是一種計算模型,用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。“Map”對數據集上的獨立元素進行指定的操作,生成鍵值對形式中間結果;“Reduce”則對中間結果中相同“鍵”的所有“值”進行規約,以得到最終結果。MapReduce這種“分而治之”的思想,極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統上。

      3.YARN資源管理平臺

      YARN資源管理平臺(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop2.0中的資源管理器,它可為上層應用提供統一的資源管理和調度,它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。

      4.Sqoop數據遷移工具

      Sqoop是一款開源的數據導入導出工具,主要用于在Hadoop與傳統的數據庫間進行數據的轉換,它可以將一個關系數據庫(例如,MySQL、Oracle等)中的數據導入到Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS的數據導出到關系數據庫中,使數據遷移變得非常方便。

      5.Mahout數據挖掘算法庫

      Mahout數據挖掘算法庫是Apache旗下的一個開源項目,它提供了一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現,旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。Mahout包含許多實現,包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外,通過使用Apache Hadoop庫,Mahout可以有效地擴展到云中。

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