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下载澳门百老汇app技术架构图注释:

(1)Hadoop 1.0

Hadoop 1.0 即第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS 和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS 由一个NameNode 和多个DataNode 组成,MapReduce 由一个JobTracker和多个TaskTracker 组成,对应Hadoop 版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x、0.21.X、0.22.x 和CDH3 。

(2)Hadoop 2.0

Hadoop 2.0 即第二代Hadoop,为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce 存在的各种问题而提出的。针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出了HDFS Federation,它让多个NameNode 分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展,同时它彻底解决了NameNode单点故障问题;针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持等方面的不足,它将JobTracker 中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager 和ApplicationMaster实现, 其中,ResourceManager负责所有应用程序的资源分配,而ApplicationMaster 仅负责管理一个应用程序,进而诞生了全新的通用资源管理框架YARN。基于YARN,用户可以运行各种类型的应用程序(不再像1.0 那样仅局限于MapReduce 一类应用),从离线计算的MapReduce 到在线计算(流式处理)的Storm 等。Hadoop 2.0对应Hadoop 版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x 和CDH4 。

(3)YARN

是Hadoop 2.0 中的资源管理系统,它是一个通用的资源管理模块,可为各类应用程序进行资源管理和调度。YARN不仅限于MapReduce一种框架使用,也可以供其他框架使用,比如Tez、Spark、Storm等。YARN 类似于几年前的资源管理系统Mesos和更早的Torque。由于YARN的通用性,下一代MapReduce 的核心已经从简单的支持单一应用的计算框架MapReduce 转移到通用的资源管理系统YARN。

(4)HDFS2

Hadoop 2.0中对HDFS进行了改进,使NameNode可以横向扩展成多个,每个NameNode分管一部分目录,进而产生了HDFS Federation,该机制的引入不仅增强了HDFS的扩展性,也使HDFS具备了隔离性。

(5)MapReduce2(MRv2)

具有与MRv1 相同的编程模型和数据处理引擎,唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1 基础上经加工之后,运行于资源管理框架YARN 之上的计算框架MapReduce。它的运行时环境不再由JobTracker 和TaskTracker 等服务组成,而是变为通用资源管理系统YARN和作业控制进程ApplicationMaster,其中,YARN 负责资源管理和调度,而ApplicationMaster 仅负责一个作业的管理。简言之,MRv1 仅是一个独立的离线计算框架,而MRv2 则是运行于YARN 之上的MapReduce。

(6)Pig

Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台,Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简易的操作和编程接口。

(7)Hive

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

(8)Spark

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

(9)Storm

Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统,遵循Eclipse Public License 1.0,Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm之于实时处理,就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理,而且它很快——在一个小集群中,每秒可以处理数以百万计的消息。可以使用任意编程语言来做开发。