魔獸傳奇

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大數(shù)據(jù)我們都知道hadoop，可是還會各種各樣的技術(shù)進入我們的視野：Spark，Storm，impala，讓我們都反映不過來。為了能夠更好的架構(gòu)大數(shù)據(jù)項目，這里整理一下，供技術(shù)人員，項目經(jīng)理，架構(gòu)師選擇合適的技術(shù)，了解大數(shù)據(jù)各種技術(shù)之間的關(guān)系，選擇合適的語言。
我們可以帶著下面問題來閱讀本文章：
1.hadoop都包含什么技術(shù)
2.Cloudera公司與hadoop的關(guān)系是什么，都有什么產(chǎn)品，產(chǎn)品有什么特性
3.Spark與hadoop的關(guān)聯(lián)是什么？
4.Storm與hadoop的關(guān)聯(lián)是什么？





hadoop家族
創(chuàng)始人：Doug Cutting
整個Hadoop家族由以下幾個子項目組成：

Hadoop Common：
Hadoop體系最底層的一個模塊，為Hadoop各子項目提供各 種工具，如：配置文件和日志操作等。詳細可查看
Hadoop技術(shù)內(nèi)幕 深入解析HADOOP COMMON和HDFS架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)原理大全1-9章

HDFS：

是Hadoop應(yīng)用程序中主要的分布式儲存系統(tǒng)， HDFS集群包含了一個NameNode（主節(jié)點），這個節(jié)點負責管理所有文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)及存儲了真實數(shù)據(jù)的DataNode（數(shù)據(jù)節(jié)點，可以有很多）。HDFS針對海量數(shù)據(jù)所設(shè)計，所以相比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)在大批量小文件上的優(yōu)化，HDFS優(yōu)化的則是對小批量大型文件的訪問和存儲。下面為詳細資料：
什么是HDFS及HDFS架構(gòu)設(shè)計
HDFS+MapReduce+Hive快速入門
Hadoop2.2.0中HDFS為何具有高可用性
Java創(chuàng)建hdfs文件實例

MapReduce：

是一個軟件框架，用以輕松編寫處理海量（TB級）數(shù)據(jù)的并行應(yīng)用程序，以可靠和容錯的方式連接大型集群中上萬個節(jié)點（商用硬件）。
詳細可查看：
Hadoop簡介(1):什么是Map/Reduce
Hadoop MapReduce基礎(chǔ)
MapReduce工作原理講解
手把手交你寫Mapreduce程序?qū)嵗⒉渴鹪贖adoop2.2.0上運行

Hive：

Apache Hive是Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，促進了數(shù)據(jù)的綜述（將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表）、即席查詢以及存儲在Hadoop兼容系統(tǒng)中的大型數(shù)據(jù)集分析。Hive提供完整的SQL查詢功能——HiveQL語言，同時當使用這個語言表達一個邏輯變得低效和繁瑣時，HiveQL還允許傳統(tǒng)的Map/Reduce程序員使用自己定制的Mapper和Reducer。hive類似CloudBase，基于hadoop分布式計算平臺上的提供data warehouse的sql功能的一套軟件。使得存儲在hadoop里面的海量數(shù)據(jù) 的匯總，即席查詢簡單化。
詳細可查看：
Hive的起源及詳細介紹
hive詳解視頻


Pig：

Apache Pig是一個用于大型數(shù)據(jù)集分析的平臺，它包含了一個用于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的高級語言以及評估這些應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施。Pig應(yīng)用的閃光特性在于它們的結(jié)構(gòu)經(jīng)得起大量的并行，也就是說讓它們支撐起非常大的數(shù)據(jù)集。Pig的基礎(chǔ)設(shè)施層包含了產(chǎn)生Map-Reduce任務(wù)的編譯器。Pig的語言層當前包含了一個原生語言——Pig Latin，開發(fā)的初衷是易于編程和保證可擴展性。
Pig是SQL-like語言，是在MapReduce上構(gòu)建的一種高級查詢語言，把一些運算編譯進MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用戶可以定義自己的功能。Yahoo網(wǎng)格運算部門開發(fā)的又一個克隆Google的項目Sawzall。
詳細可查看：
pig入門簡單操作及語法包括支持數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、關(guān)鍵字、操作符等
hadoop家族Pig和Hive有什么不同？



HBase：

Apache HBase是Hadoop數(shù)據(jù)庫，一個分布式、可擴展的大數(shù)據(jù)存儲。它提供了大數(shù)據(jù)集上隨機和實時的讀/寫訪問，并針對了商用服務(wù)器集群上的大型表格做出優(yōu)化——上百億行，上千萬列。其核心是Google Bigtable論文的開源實現(xiàn)，分布式列式存儲。就像Bigtable利用GFS（Google File System）提供的分布式數(shù)據(jù)存儲一樣，它是Apache Hadoop在HDFS基礎(chǔ)上提供的一個類Bigatable。
詳細可查看：
hbase與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別
HBASE分布式安裝視頻下載分享

ZooKeeper：

Zookeeper是Google的Chubby一個開源的實現(xiàn)。它是一個針對大型分布式系統(tǒng)的可靠協(xié)調(diào)系統(tǒng)，提供的功能包括：配置維護、名字服務(wù)、 分布式同步、組服務(wù)等。ZooKeeper的目標就是封裝好復(fù)雜易出錯的關(guān)鍵服務(wù)，將簡單易用的接口和性能高效、功能穩(wěn)定的系統(tǒng)提供給用戶。
詳細可查看：
什么是Zookeeper，Zookeeper的作用是什么，在Hadoop及hbase中具體作用是什么

Avro：

Avro是doug cutting主持的RPC項目，有點類似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用來做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模塊通信速度更快、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更緊湊。


Sqoop:
Sqoop是一個用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS中數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
詳細可查看：
Sqoop詳細介紹包括：sqoop命令，原理，流程

Mahout:

Apache Mahout是個可擴展的機器學(xué)習和數(shù)據(jù)挖掘庫，當前Mahout支持主要的4個用例：
推薦挖掘：搜集用戶動作并以此給用戶推薦可能喜歡的事物。
聚集：收集文件并進行相關(guān)文件分組。
分類：從現(xiàn)有的分類文檔中學(xué)習，尋找文檔中的相似特征，并為無標簽的文檔進行正確的歸類。
頻繁項集挖掘：將一組項分組，并識別哪些個別項會經(jīng)常一起出現(xiàn)。


Cassandra：

Apache Cassandra是一個高性能、可線性擴展、高有效性數(shù)據(jù)庫，可以運行在商用硬件或云基礎(chǔ)設(shè)施上打造完美的任務(wù)關(guān)鍵性數(shù)據(jù)平臺。在橫跨數(shù)據(jù)中心的復(fù)制中，Cassandra同類最佳，為用戶提供更低的延時以及更可靠的災(zāi)難備份。通過log-structured update、反規(guī)范化和物化視圖的強支持以及強大的內(nèi)置緩存，Cassandra的數(shù)據(jù)模型提供了方便的二級索引（column indexe）。

Chukwa：

Apache Chukwa是個開源的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，用以監(jiān)視大型分布系統(tǒng)。建立于HDFS和Map/Reduce框架之上，繼承了Hadoop的可擴展性和穩(wěn)定性。Chukwa同樣包含了一個靈活和強大的工具包，用以顯示、監(jiān)視和分析結(jié)果，以保證數(shù)據(jù)的使用達到最佳效果。

Ambari：

Apache Ambari是一個基于web的工具，用于配置、管理和監(jiān)視Apache Hadoop集群，支持Hadoop HDFS,、Hadoop MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同樣還提供了集群狀況儀表盤，比如heatmaps和查看MapReduce、Pig、Hive應(yīng)用程序的能力，以友好的用戶界面對它們的性能特性進行診斷。



HCatalog

Apache HCatalog是Hadoop建立數(shù)據(jù)的映射表和存儲管理服務(wù)，它包括：
提供一個共享模式和數(shù)據(jù)類型機制。
提供一個抽象表，這樣用戶就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲的方式和地址。
為類似Pig、MapReduce及Hive這些數(shù)據(jù)處理工具提供互操作性。

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Chukwa：

Chukwa是基于Hadoop的大集群監(jiān)控系統(tǒng)，由yahoo貢獻。


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Cloudera系列產(chǎn)品：
創(chuàng)始組織：Cloudera公司
1.Cloudera Manager:
有四大功能
（1）管理
（2）監(jiān)控
（3）診斷
（4）集成
Cloudera Manager四大功能

2.Cloudera CDH：英文名稱：CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop)
Cloudera對hadoop做了相應(yīng)的改變。
Cloudera公司的發(fā)行版，我們將該版本稱為CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。
詳細可以查看
Cloudera Hadoop什么是CDH及CDH版本介紹
相關(guān)資料
CDH3實戰(zhàn)Hadoop(HDFS) , HBase , Zookeeper , Flume , Hive
CDH4安裝實踐HDFS、HBase、Zookeeper、Hive、Oozie、Sqoop
Hadoop CDH四種安裝方式總結(jié)及實例指導(dǎo)
hadoop的CDH4及CDH5系列文檔下載分享


3.Cloudera Flume
Flume是Cloudera提供的日志收集系統(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；
Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。


Flume最早是Cloudera提供的日志收集系統(tǒng)，目前是Apache下的一個孵化項目，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力 Flume提供了從console（控制臺）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系統(tǒng)，支持TCP和UDP等2種模式），exec（命令執(zhí)行）等數(shù)據(jù)源上收集數(shù)據(jù)的能力。
Flume采用了多Master的方式。為了保證配置數(shù)據(jù)的一致性，F(xiàn)lume[1]引入了ZooKeeper，用于保存配置數(shù)據(jù)，ZooKeeper本身可保證配置數(shù)據(jù)的一致性和高可用，另外，在配置數(shù)據(jù)發(fā)生變化時，ZooKeeper可以通知Flume Master節(jié)點。Flume Master間使用gossip協(xié)議同步數(shù)據(jù)。
詳細可查看：
什么是 flume 日志收集，flume的特性
什么是 flume 日志收集，flume的原理是什么，flume會遇到什么問題

4.Cloudera Impala

什么是impala，如何安裝使用Impala
5.Cloudera   hue
Hue是cdh專門的一套web管理器，它包括3個部分hue ui，hue server，hue db。hue提供所有的cdh組件的shell界面的接口。你可以在hue編寫mr，查看修改hdfs的文件，管理hive的元數(shù)據(jù)，運行Sqoop，編寫Oozie工作流等大量工作。
詳細可查看：
cloudera hue安裝及Oozie的安裝
什么是Oozie？Oozie簡介
Cloudera Hue 使用經(jīng)驗分享，遇到的問題及解決方案


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Spark

創(chuàng)始組織：加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實驗室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發(fā)


Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負載。

Spark 是在 Scala 語言中實現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

盡管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoo 文件系統(tǒng)中并行運行。通過名為 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實驗室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發(fā)，可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。

可以詳細了解
科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark（1）
科普Spark，Spark核心是什么，如何使用Spark（2）
優(yōu)酷土豆用Spark完善大數(shù)據(jù)分析
Hadoop新成員Hadoop-Cloudera公司將Spark加入Hadoop




Storm

創(chuàng)始人：Twitter
Twitter將Storm正式開源了，這是一個分布式的、容錯的實時計算系統(tǒng)，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType開發(fā)的實時處理系統(tǒng)，BackType現(xiàn)在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.5.2，基本是用Clojure寫的。

詳細可以了解：
storm入門介紹
Storm-0.9.0.1安裝部署 指導(dǎo)
總體認識storm包括概念，場景，組成
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師：hadoop、Storm改選哪一個？
大數(shù)據(jù)架構(gòu)：flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 實時系統(tǒng)組合