hadoop家族（hadoop supergroup）

简介

Apache Hadoop 是一套用于分布式存储和处理大数据的软件框架。由 Apache 软件基金会开发，Hadoop 以其高可扩展性、容错性和处理海量数据集的能力而闻名。

结构

Hadoop 框架主要由以下组件组成：

Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)

：负责存储和管理数据。

MapReduce 编程模型

：用于并行处理和分析大数据集。

YARN

：资源管理器，用于管理和调度计算资源。

HDFS

HDFS 是一个分布式文件系统，将数据存储在称为块（blocks）的较小单元中。这些块分布在多个服务器（称为数据节点）上，并以冗余方式存储，以提供容错性。HDFS 可水平扩展，允许根据需要添加更多数据节点。

MapReduce

MapReduce 是一种编程模型，用于处理大数据集。MapReduce 作业分为两个阶段：

Map 阶段

：输入数据集被映射到键值对。

Reduce 阶段

：键值对被归约成单个输出。MapReduce 的并行性允许在大量机器上同时处理数据集，从而显著缩短处理时间。

YARN

YARN 是 Hadoop 2.0 中引入的资源管理器。它负责管理集群资源，例如内存和 CPU。YARN 与 MapReduce 解耦，允许运行其他分布式处理框架，例如 Spark 和 Flink。

Hadoop 生态系统

Hadoop 生态系统包含许多其他组件，扩展了 Hadoop 框架的功能，包括：

Hive

：用于数据仓库和交互式查询。

Pig

：用于脚本化数据处理。

Sqoop

：用于与关系型数据库交互。

Kafka

：用于实时数据流处理。

应用

Hadoop 家族已广泛用于各种行业，包括：

大数据分析

机器学习

数据仓库

实时数据处理

网络分析

优点

高可扩展性

：Hadoop 框架可以根据需要扩展到数百或数千台机器。

容错性

：数据在 HDFS 中以冗余方式存储，以防止数据丢失。

并行处理

：MapReduce 允许在海量数据集上并行执行计算任务。

开源

：Hadoop 是一个开源软件，可以免费使用和修改。

局限性

延迟高

：Hadoop 对于交互式查询或实时数据处理来说可能过于慢。

复杂性

：Hadoop 框架的设置和管理需要专业知识。

存储成本

：HDFS 中冗余存储数据可能会增加存储成本。