hadoop生态系统是什么？

一、hadoop生态系统是什么？

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。

2、HDFS（Hadoop分布式文件系统）

是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

二、Hadoop生态系统包括？

HDFS是Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop生态系统中的核心项目之一，是分布式计算中数据存储管理基础。HDFS具有高容错性的数据备份机制，它能检测和应对硬件故障，并在低成本的通用硬件上运行。另外，HDFS具备流式的数据访问特点，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用。

三、hadoop生态系统具体功能？

Apache Hadoop是一个开放源代码软件框架，用于开发在分布式计算环境中执行的数据处理应用程序。

使用HADOOP构建的应用程序可在分布在商用计算机群集上的大型数据集上运行。商品计算机便宜且可广泛获得。这些主要用于以低成本实现更大的计算能力。

在Hadoop中，数据驻留在称为 Hadoop分布式文件系统的分布式文件系统中。处理模型基于 “数据局部性” 概念，其中计算逻辑被发送到包含数据的群集节点(服务器)。这种计算逻辑无非是用高级语言(例如Java)编写的程序的编译版本。这样的程序可以处理存储在Hadoop HDFS中的数据。

四、hadoop的生态系统有哪些？

随着Hadoop的不断发展，Hadoop生态体系越来越完善，现如今已经发展成一个庞大的生态体系。

1． HDFS分布式文件系统

HDFS是Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop生态系统中的核心项目之一，是分布式计算中数据存储管理基础。HDFS具有高容错性的数据备份机制，它能检测和应对硬件故障，并在低成本的通用硬件上运行。另外，HDFS具备流式的数据访问特点，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

2． MapReduce分布式计算框架

MapReduce是一种计算模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。“Map”对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键值对形式中间结果；“Reduce”则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这种“分而治之”的思想，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

3． Yarn资源管理框架

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的资源管理器，它可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

4． Sqoop数据迁移工具

Sqoop是一款开源的数据导入导出工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的转换，它可以将一个关系型数据库（例如，MySQL、Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中，使数据迁移变得非常方便。

5． Mahout数据挖掘算法库

Mahout是Apache旗下的一个开源项目，它提供了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。

6． Hbase分布式存储系统

HBase是Google Bigtable克隆版，它是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

7． Zookeeper分布式协作服务

Zookeeper是一个分布式的，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，是Hadoop和HBase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等用于构建分布式应用，减少分布式应用程序所承担的协调任务。

8． Hive基于Hadoop的数据仓库

Hive是基于Hadoop的一个分布式数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是操作简单，降低学习成本，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

9． Flume日志收集工具

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

五、hadoop生态系统中负责计算的是的是？

hadoop生态系统中负责计算的是MapReduce。

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

六、什么是hadoop？

Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础架构

Hadoop主要被用来解决海量数据的存储和海量数据的分析计算

广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念----Hadoop生态圈

七、Hadoop生态系统及各模块的功能？

1. HDFS(Hadoop 分布式文件系统)

HDFS 是 Hadoop 生态圈中提供分布式存储支持的系统，上层的很多计算框架(Hbase、Spark 等)都依赖于 HDFS 存储。

2. MapReduce(分布式计算模型)离线计算

何为离线计算，其实就是非实时计算。

3. Yarn(分布式资源管理器)

Yarn 的出现主要就是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差、不支持多种计算模型的问题。

4. Spark(内存计算)

Spark 提供了内存中的分布式计算能力，相比传统的 MapReduce 大数据分析效率更高、运行速度更快。

5. HBase(分布式列存储数据库)

Hbase继承了列存储的特性，它非常适合需对数据进行随机读、写操作。 其次，Hbase构建在HDFS之上，其内部管理的文件全部存储在HDFS中。这使它具有高度容错性和可扩展性，并支持Hadoop mapreduce程序设计模型。

6. Hive(数据仓库)

7. Oozie(工作流调度器)

Oozie 是一个基于工作流引擎的调度器，它其实就是一个运行在 Java Servlet 容器(如 Tomcat)中的 Javas Web 应用，你可以在它上面运行 Hadoop 的 Map Reduce 和 Pig 等任务，。

8. Sqoop 与 Pig

9. Flume(日志收集工具)

Flume 是将数据从产生、传输、处理并最终写入目标路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在 Flume 中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。

10. Kafka(分布式消息队列)

Kafka 是 Apache 组织下的一个开源系统，它的最大特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于 Hadoop 平台的数据分析、低时延的实时系统、Storm/Spark 流式处理引擎等。Kafka 现在它已被多家大型公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

11. ZooKeeper(分布式协作服务)

通俗的讲，ZooKeeper 相当于一个和事佬的角色，如果两人之间发生了一些矛盾或者冲突，无法自行解决的话，这个时候就需要 ZooKeeper 这个和事佬从中进行调解，而和事佬调解的方式是站在第三方客观的角度，根据一些规则(如道德规则、法律规则)，客观的对冲突双方做出合理、合规的判决。

12. Ambari(大数据运维工具)

Ambari 是一个大数据基础运维平台，它实现了 Hadoop 生态圈各种组件的自动化部署、服务管理和监控告警，Ambari 通过 puppet 实现自动化安装和配置，通过 Ganglia 收集监控度量指标，用 Nagios 实现故障报警。

八、hadoop特性是？

1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。

2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。

3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

4）高容错性：自动保存多份副本数据，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5）成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。

九、hadoop生态系统各组件的基本功能？

Hadoop分布式文件系统HDFS是针对谷歌分布式文件系统（Google File System,GFS）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。

HDFS具有很好的容错能力，并且兼容廉价的硬件设备，因此，可以以较低的成本利用现有机器实现大流量和大数据量的读写。

HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点和若干个数据节点。名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问。

集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程，负责处理文件系统客户端的读/写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。

十、hadoop是微软吗？

不是。

hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

它可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。