Hadoop生态系统包含了许多组件,主要包括:
1、HDFS:Hadoop分布式文件系统,用于存储结构化和非结构化数据,实现高可靠性、可扩展性和高吞吐量的数据存储。
2、YARN:Yet Another Resource Negotiator,负责集群资源管理和调度。它允许多租户并行运行不同的作业。
3、MapReduce:用于大规模数据并行处理的编程模型和执行环境。程序员只需要开发Map和Reduce函数,框架负责 parallelization、资源调度和容错。
4、Hive:数据仓库工具,可以将结构化数据映射为关系式数据库表格,并提供简单的SQL查询功能。运行在HDFS和MapReduce之上。
5、Pig:一个用于大规模数据流分析的高级语言。它可以将一系列MapReduce作业连结起来完成更复杂的分析。
6、HBase:一个分布式的、面向列的开源数据库。它运行在HDFS之上,适用于随机、实时读/写访问的场景。
7、ZooKeeper:一个高性能的分布式协调服务,用于维护服务器状态信息、存储配置信息、实现命名服务和集群管理。
8、Oozie:一个workflow scheduler系统,用于管理Hadoop作业。它可以将多个处理步骤(hive、pig 等)结合在一个workflow中,并在满足一定条件(时间调度、数据可用等)后启动workflow。
9、Ambari:一个开源的Hadoop集群管理工具。它提供了一个易于使用的UI来进行Hadoop集群安装、配置、监控和运维。
10、Spark:一个快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。它提供了一个统一的编程模型,可以较容易的构建基于MapReduce的作业,实现更高的吞吐量和更低的延迟。
Hadoop生态系统包含各种互补工具,可以提供一站式解决方案来对海量数据集进行存储、处理和分析。