大数据之常见组件_大数据主要组件

1. Hdfs：Hadoop分布式文件系统被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
   特点：
   

   HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。
   HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
   HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

2. Hive：基于Hadoop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，并提供类SQL查询功能
   特点：
   

   Hive可以自由的扩展集群的规模，一般情况下不需要重启服务。
   Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
   良好的容错性，节点出现问题SQL仍可完成执行。

3. Hbase：HBase是一个分布式的、非关系型开源数据库。
   特点：
   

   HBase是No-SQL的一个典型实现，提升了系统的可扩展性； 
   HBase支持线性水平扩展，极大提升了系统的可伸缩性和运算能力； 
   HBase和Google的BigTable有异曲同工之妙，底层也是建立在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上，可以搭建在廉价的PC机集群上。

4. Zookeeper
   官方：Zookeeper 是一个分布式的，开放源码的应用协调服务。是以Fast paxos 算法为基础，实现同步服务，配置维护和命名服务等分布式应用。
   特点：zookeeper实现了高性能、高可靠性、和有序的访问、高性能保证了其能应用在大型的分布式文件系统中。
   

5. Yarn
   

   在Hadoop生态当中，作为通用的资源管理系统与调度平台，去实现CPU、内存、磁盘、网络等资源进行统一管理与拆分，以容器的形式，为上层应用提供统一的资源服务。
   Yarn主要包含四大组件：分别为ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container。

6. Spark
   特点：
   

   高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。
   Spark 很快，支持交互式计算和复杂算法。
   Spark 是一个通用引擎，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。

7. Oozie
   特点：
   

   Oozie是一个管理Apache Hadoop作业的工作流调度程序系统。
   Oozie工作流作业是操作的直接非周期图(DAGs)。
   Oozie协调器作业是由时间(频率)和数据可用性触发的周期性Oozie工作流作业。
   Oozie与Hadoop堆栈的其他部分集成在一起，支持几种类型的Hadoop开箱即用作业(如Java map-reduce、流映射-reduce、Pig、Hive、Sqoop和Distcp)，以及系统特定的作业(如Java程序和shell脚本)。
   Oozie是一个可伸缩、可靠和可扩展的系统。

8. Cloudera Manager
   核心是Cloudera Manager Server。Server托管Admin Console Web Server和应用程序逻辑。它负责安装软件、配置、启动和停止服务以及管理运行服务的群集。
   

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