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2018-10-19 20:54 来源:江苏快讯

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一图简述大数据技术生态圈

现在我们不敢希望自己如颜渊,也不敢希望自己是子贡。

  下面是一张生态图,主要的组件都是为了方便大家从底层的MapReduce模型中脱离出来,用高层语言来做分布式计算,下文将分别为你作简述。

一图简述大数据技术生态圈

  1、HBase

  是一个高可靠性、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上搭建起大规模结构化数据集群。像Facebook,都拿它做大型实时应用。

  2、Hive

  Facebook领导的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。像一些data scientist 就可以直接查询,不需要学习其他编程接口。

  3、Pig

  Yahoo开发的,并行地执行数据流处理的引擎,它包含了一种脚本语言,称为Pig Latin,用来描述这些数据流。Pig Latin本身提供了许多传统的数据操作,同时允许用户自己开发一些自定义函数用来读取、处理和写数据。在LinkedIn也是大量使用。

  4、Cascading/Scalding

  Cascading是Twitter收购的一个公司技术,主要是提供数据管道的一些抽象接口,然后又推出了基于Cascading的Scala版本就叫Scalding。Coursera是用Scalding作为MapReduce的编程接口放在Amazon的EMR运行。

  5、Zookeeper

  一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现。

  6、Oozie

  一个基于工作流引擎的开源框架。由Cloudera公司贡献给Apache的,它能够提供对Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度与协调。

  7、Azkaban

  跟上面很像,Linkedin开源的面向Hadoop的开源工作流系统,提供了类似于cron 的管理任务。

  8、Tez

  Hortonworks主推的优化MapReduce执行引擎,与MapReduce相比较,Tez在性能方面更加出色。

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责任编辑:王培

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