hadoop生态圈相关技术_hadoop的生态

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

文章目录

• 一、hadoop诞生记
• 二、hadoop生态圈
• 三、常见组件简介
  • 1.Hdfs：
  • 2.Mapreduce：
  • 3.Hive：
  • 4.Hbase：
  • 5.Zookeeper：
  • 6.Sqoop：
  • 7.Pig：
  • 8.Mahout：
  • 9.Flume：
  • 10.Spark：
  • 11.Storm：
  • 12.Impala：
  • 13.Kafka：
  • 14.Yarn：
  • 15.Hue：
  • 16.Oozie：
  • 17.Azkaban：
  • 18.Dolphinscheduler：
  • 19.Ambari：
  • 20.Tez：
  • 21.Lucene/Solr/Elasticsearch：
  • 22.Kylin：
  • 23.Presto：
• 四、组件下载
• 五、学习路线
  • 1.预备知识：
    • （1）linux基础：
    • （2）java等编程语言：
    • （3）关系数据库与sql语句：
  • 2.环境准备：
  • 3.分阶段学习：
    • （1）先从单个组件学习：
    • （2）单个组件的基础学习：
    • （3）对单个组件进行深入学习，包括但不限于如下方面：

一、hadoop诞生记

  最早Doug Cutting（后面被称为hadoop之父）领导创立了Apache的项目Lucene，然后Lucene又衍生出子项目Nutch，Nutch又衍生了子项目Hadoop。Lucene是一个功能全面的文本搜索和查询库，Nutch目标就是要试图以Lucene为核心建立一个完整的搜索引擎，并且能达到提到Google商业搜索引擎的目标。网络搜索引擎和基本文档搜索区别就在规模上，Lucene目标是索引数百万文档，而Nutch应该能处理数十亿的网页。因此Nutch就面临了一个极大的挑战，即在Nutch中建立一个层，来负责分布式处理、冗余、故障恢复及负载均衡等等一系列问题。

  曙光的到来，2004年，Google发表了两篇论文来论述Google文件系统（GFS）和MapReduce框架，并且使用了这两项技术来拓展自己的搜索系统，于是Doug Cutting看到了这两篇论文的价值并带领他的团队便实现了这个框架，并将Nutch移植上去，于是Nutch的可扩展性得到极大的提高。这个新的框架就是最初的hadoop。2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

  在2006年1月，雅虎雇佣Doug Cutting，并让他和一个专门的团队来一起改进Hadoop，并将其作为一个开源项目继续发展。

二、hadoop生态圈

  我们通常说到的hadoop包括两部分，一是Hadoop核心技术（或者说狭义上的hadoop），对应为apache开源社区的一个项目，主要包括三部分内容：hdfs，mapreduce，yarn。其中hdfs用来存储海量数据，mapreduce用来对海量数据进行计算，yarn是一个通用的资源调度框架（是在hadoop2.0中产生的）。

  另一部分指广义的，广义上指一个生态圈，泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop等。

  生态圈中的这些组件或产品相互之间会有依赖，但又各自独立。比如habse和kafka会依赖zookeeper，hive会依赖mapreduce。

  下面图给出了Hadoop技术生态圈的一个大致组件分布图：

  需要说明的是，上图并没有包括当前生态圈中的所有组件。而且hadoop生态圈技术在不断的发展，会不断有新的组件出现，一些老的组件也可能被新的组件替代。需要持续关注Hadoop开源社区的技术发展才能跟得上变化。

三、常见组件简介

1.Hdfs：

  Hdfs是一种分布式文件系统，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。

2.Mapreduce：

  MapReduce分为第一代（称为 MapReduce 1.0或者MRv1，对应hadoop第1代）和第二代（称为MapReduce 2.0或者MRv2，对应hadoop第2代）。第一代MapReduce计算框架，它由两部分组成：编程模型（programming model）和运行时环境（runtime environment）。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段将输入数据解析成key/value，迭代调用map()函数处理后，再以key/value的形式输出到本地目录，而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理，并将最终结果写到HDFS上。它的运行时环境由两类服务组成：JobTracker和TaskTracker，其中，JobTracker负责资源管理和所有作业的控制，而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。

  MapReduce 2.0或者MRv2具有与MRv1相同的编程模型，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MRv1，它不再由JobTracker和TaskTracker组成，而是变为一个作业控制进程ApplicationMaster，且ApplicationMaster仅负责一个作业的管理，至于资源的管理，则由YARN完成。

  总结下，MRv1是一个独立的离线计算框架，而MRv2则是运行于YARN之上的MRv1。

3.Hive：

  Hive是一种基于Hadoop的数据仓库，由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。

4.Hbase：

  HBase是Google Bigtable的克隆版。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。

5.Zookeeper：

  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。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。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。

6.Sqoop：

  Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop和传统的数据库(mysql、postgresql等)进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

  Sqoop分为一代（称为Sqoop1）和二代（称为Sqoop2），其中Sqoop1的架构，仅仅使用一个Sqoop客户端，Sqoop2的架构，引入了Sqoop server集中化管理connector，以及rest api，web，UI，并引入权限安全机制。

7.Pig：

  Apache Pig是MapReduce的一个抽象。它是一个工具/平台，用于分析较大的数据集，并将它们表示为数据流。Pig通常与 Hadoop 一起使用；我们可以使用Apache Pig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。要编写数据分析程序，Pig提供了一种称为 Pig Latin 的高级语言。该语言提供了各种操作符，程序员可以利用它们开发自己的用于读取，写入和处理数据的功能。

  要使用 Apache Pig 分析数据，程序员需要使用Pig Latin语言编写脚本。所有这些脚本都在内部转换为Map和Reduce任务。Apache Pig有一个名为 Pig Engine 的组件，它接受Pig Latin脚本作为输入，并将这些脚本转换为MapReduce作业。

  所以使用PIG，可以让不太擅长编写Java程序的程序员来进行大数据分析处理。

8.Mahout：

  Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。

  Mahout的主要目标是创建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现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。

9.Flume：

  Flume是Cloudera（一个知名的基于开源hadoop的大数据发行商）设计开发的一个开源的日志收集工具， 具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的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。同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。

10.Spark：

  Spark是一个通用计算引擎，能对大规模数据进行快速分析，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。Spark不依赖于MapReduce，它使用了自己的数据处理框架。Spark使用内存进行计算，速度更快。Spark本身就是一个生态系统，除了核心API之外，Spark生态系统中还包括其他附加库，可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力，如Spark SQL，Spark Streaming，Spark MLlib，Spark GraphX，BlinkDB，Tachyon等。

11.Storm：

  Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架，最早开源于github，从0.9.1版本之后，归于Apache社区，被业界称为实时版Hadoop。它与Spark Streaming的最大区别在于它是逐个处理流式数据事件，而Spark Streaming是微批次处理，因此，它比Spark Streaming更实时。

12.Impala：

  Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。

  另外Impala可以和Hive结合使用，它可以直接使用Hive的元数据库Metadata。

13.Kafka：

  Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统,类似于消息对列的功能，可以接收生产者（如webservice、文件、hdfs、hbase等）的数据，本身可以缓存起来，然后可以发送给消费者（同上），起到缓冲和适配的作。

14.Yarn：

  Yarn是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。它将资源管理和处理组件分开，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。可以把它理解为大数据集群的操作系统。可以在上面运行各种计算框架（包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等）。

15.Hue：

  Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。

16.Oozie：

  在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起，这样才能够达到目的。Oozie让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中，从而完成更大型的任务。wuOozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java servlet容器中，并使用数据库来存储相关信息。

17.Azkaban：

  主要用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，它的配置是通过简单的key:value键值对的方式，通过配置中的dependencies来设置依赖关系，这个依赖关系是无环的，否则会被视为无效的工作流。相比于OOzie的配置复杂度高。

18.Dolphinscheduler：

  Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。

19.Ambari：

  Ambari是一个开源的大数据集群管理系统，可以用来就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，并提供WEB可视化的界面来让用户进行管理。

20.Tez：

Tez是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。

21.Lucene/Solr/Elasticsearch：

  Solr与ElasticSearch都是基于Apache lucene，Solr适合传统搜索，ES适合实时搜索。

22.Kylin：

  Kylin作为第一个由国人主导并贡献到Apache基金会的开源项目，堪称大数据分析界的“神兽”。Kylin的出现就是为了解决大数据系统中TB级别数据的数据分析需求，它提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据，它能在亚秒内查询巨大的Hive表。其核心是预计算，计算结果存在HBase中。

23.Presto：

  Presto是Facebook在2013年开源基于内存的并行计算的MPP SQL引擎，旨在填补Hive在速度和灵活性（对接多种数据源）上的不足。相似的SQL on Hadoop竞品还有Impala和Spark SQL等。

  Presto是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等，并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析；但是对于OLTP场景，并不是Presto所擅长，所以不要把Presto当做数据库来使用。

四、组件下载

  我们可以有两种途径获取相关的大数据开源组件，一种是直接获取apache提供的原始组件。另外一种是从一些知名的大数据发行商（如cloudera，简称CDH）获取。

  这两种方式各有优劣，从apache获取原始组件，好处是可以及时追踪最新的版本和补丁。从发行商获取的组件，是经过发行商测试、甚至改进的，可能会更加稳定。如果只是自己学习使用，从哪获取没啥区别了。有一点需要注意的是，各个组件都有各自独立的版本规划和演进，之间存在相互依赖的问题，需要考虑彼此间的版本匹配问题。

我们下面举例如何从apache上获取原生组件：   Hadoop生态圈的各种组件和产品都在apache上。我们可以到apache官网上去下载，一般会链接到相关的镜像站点上（http://archive.apache.org/dist/）。比如我们进入如下的页面，会看到大量的组件目录列表，下图是截图的一部分：

  上图中每行都代表了apache下的一个开源软件，按字母顺序排列的，你可以找到有hadoop，hbase，hive，impala等这几个大数据的组件。我们以hadoop为例来继续，点击列表中的hadoop目录，会出现如下的界面：

  其中ozone是新一代的一个分布式存储组件，我们暂时不管。上面的common和core目录的内容是一样的。我们再点击common目录，会出现如下界面：

  上面每个目录对应的是hadoop的一个版本，我们选择自己需要的版本，比如我们点击hadoop-2.6.0目录，会出现如下界面：

  名称中含src的表示是源代码，如果下载源代码，需要自己编译打包。我们直接下载编译打包好的，这样下载后直接部署即可，对应上面的就是hadoop-2.6.0.tar.gz目录。

  下载到本地解压后，我们会看到如下的目录结构：

  上面是hadoop下载包中的内容，其中包含了Hdfs，mapreduce，yarn这三个核心部件。我们可以进行相关的配置，然后运行相关的脚本，就可以启动hdfs，yarn服务。

五、学习路线

1.预备知识：

（1）linux基础：

  因为hadoop一般都是在linux下运行，我们要在linux进行大数据环境的安装和配置，肯定需要对linux有所熟悉。另外很多组件在设计上也参考了linux的一些特点，比如hdfs的文件目录树也是类似Linux的目录结构，相关的文件操作命令也是类似linux的文件命令。熟悉linux的相关操作对更好的理解相关组件也是很有帮助的。

（2）java等编程语言：

  这个可以从两个角度来看，一是各个大数据组件都是由某种编程语言开发出来的，比如hdfs,hbase,hive等是用java语言开发出来的；比如spark,kafka等是用scala语言开发出来的；比如impla是用c 语言开发出来的。这些大数据组件作为开源产品，如果我们要深入学习和了解的话，就需要去阅读源码，甚至可以发现源码中的问题和可以补充的功能，往开源社区提交代码，作开源贡献。

  目前来说JAVA语言是各大数据组件使用最多的编程语言，但如上面所列的也有组件使用非JAVA的编程语言，而且相信随着大数据技术的发展，越来越多的编程语言会被用到。作为大数据技术的学习者，我们可能要学习多门编程语言，以便与熟悉更多的大数据组件技术。

  另外一个层面是，每个开源组件都提供了对外的API，以让程序员可以编写代码来使用这些开源组件，有些开源组件除了提供与本身开发语言相同的API外，甚至提供了其它编程语言的API。我们要使用这些组件，肯定要使用到某种或某几种API，这样必须要熟悉所使用的API对应的编程语言。

（3）关系数据库与sql语句：

  很多大数据分析和处理组件，如hive ,spark,impala等都提供了类似关系数据库sql的操作数据的机制。如果对关系数据库及sql已经很熟悉，则对掌握这些组件提供的类sql功能有非常大的帮助。

2.环境准备：

  hadoop各种组件一般都是运行在linux系统上，部分组件也可以在windows下运行。我们最好是准备一个linux的环境来学习。获取Linux环境方式很多，如：

• 在一台机器上安装Linux操作系统 或 windows和Linux双操作系统
• 可以在windows或linux操作系统的机器上安装虚拟机软件（如virualbox，vmware等），然后创建linux操作系统的虚拟机
• 可以直接在网上（如阿里、腾讯等）租赁一台Linux主机

  因为hadoop核心组件和很多组件都是基于Jvm运行的，所以机器上一定要安装java运行环境。建议安装java1.8版本。

3.分阶段学习：

（1）先从单个组件学习：

  一般是先从hadoop核心组件HDFS,maperduce开始学习，然后再逐步学习其它组件。

（2）单个组件的基础学习：

  先掌握单个组件（以及依赖组件）的安装和运行，开始可以先是单机安装，hadoop生态圈的各个组件基本都支持在一台机器上进行安装和运行，以便于简化开发阶段的环境准备。而在应用上线后，往往是集群方式安装和运行。

  同时要理解组件的基本架构和原理，对组件有一个整体层面的了解。 另外站在使用者角度（如开发者角度）去学习组件的使用，比如对于hdfs，知道如何通过命令行方式使用hdfs提供的命令进行文件的操作，如何通过组件提供的api（如java api）来编写程序进行操作。

（3）对单个组件进行深入学习，包括但不限于如下方面：

• 深入了解组件的原理和架构
• 了解组件分布式部署的配置和性能调优
• 阅读组件的源代码，理解其实现机制
• 发现组件源代码中的问题和不足，向开源社区提交issue，为开源社区做贡献

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