并行运行昂贵的操作

发布时间：2025-06-24 18:17:55  作者：北方职教升学中心  阅读量：589

这个动作（网页浏览󿀌搜索和其他用户的行动）它是现代网络中许多社会功能的一个关键因素。#xff0c;将结果以一流的形式输出给用户。

与hadoop不同，

7，pig（基于hadop的数据流系统）

定义了一种数据流语言-pig latin，在hadoop上执行将脚本转换为mapreduce任务。不同于传统的关系数据库󿀌bigtable的数据模型࿱采用hbasea;稀疏排序映射表（key/value）。就像Hadop一样c;但也需要实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。通常用于离线分析。

spark采用基于内存的分布式数据集，优化迭代工作负荷和交互式查询。

我们可以总结以下常用的应用框架（图中没有，我还列出了几个）：

1，HDFS（hadoop分布式文件系统）

是hadoop系统数据存储管理的基础。

map task：分析每个数据记录󿀌map（传递给用户;）并执行，将输出结果写入本地磁盘（如果map-only作业，直接写入HDFS）。高清Java学习路线图。他将数据从生成到#xff0c;传输，处理和写入目标路径的过程抽象为数据流，在特定的数据流中，在flume中，指定map对应数据集中的独立元素，生成键-值对形式中间󿀌Reduce规定了中间结果中相同键的所有值，为了得到最终的结果。Key-value数据库，并提供各种语言的API。

需要更多的教程󿀌微信扫码就够了。这些数据通常通过处理日志和日志聚合来解决。

和。

3， hive（数据仓库）基于hadoop;

Faceboook开源󿼌最初用于解决大量结构化日志数据统计问题。】。如频繁集挖等。他是一个高度容错的系统，能够检测和处理硬件故障。

2，mapreduce（分布式计算框架）

mapreduce是一种计算模型，用于计算大数据量。 由于吞吐量的要求，【。

kafka是Apache软件基金会开发的开源流处理平台，由Scala和Java编写。Scala语言实现spark，使用Scala作为应用框架。

3）storm。

2）spark：

spark是一个开源数据 分析集群计算框架，最初，

client：分割文件󿀌访问HDFS，所以互动，获取文件位置信息󿀌与Datanode交互#xff0c;读写数据。并行运行昂贵的操作。storm也可用于“连续计算”，连续查询数据流，󿼌这些框架可能会使用，比如搜索引擎公司󿀌可能的技术方法如下：网页建索引采用mapreduce框架󿀌Spark࿰用于自然语言处理/数据挖掘c;MPI用于性能要求的数据挖掘算法。

5)redis。其中，行关键字，关键字和时间戳构成，hbase为大规模数据提供随机，实时读写访问，同时，mapreduce可用于处理hbase中保存的数据，它将数据存储与并行计算完美结合。spark和hadoop一样，用于构建大规模󿀌数据分析应用延迟低。基于内存或可持续的日志，除了算法是󿀌mahout还包括数据输入/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。

storm是分布式，容错计算系统，storm属于流处理平台，多用于实时计算和更新数据库。

8，mahout（#xff09数据挖掘算法库;

mahout的主要目标是在机器学习领域创建一些可扩展的经典算法，它旨在帮助开发人员更方便、

tacktracker：slave节点，运行 map task和reducetask；与jobtracker互动，报告任务状态。，spark与Scala紧密集成Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。

4，hbase（分布式列存数据库）

hbase是结构化数据的可伸缩性，高可靠性，高性能，动态模式数据库分布式和面向列。

hive设置了一种类似sql的查询语言（hql）将sql转换为mapreduce任务在hadop上执行。支持网络，加州大学伯克利分校AMPLab󿼌建立在HDFS之上。现在mahout已经包含了聚类，分类，#xff08推荐引擎;协同过滤#xff09#xfff0;广泛使用的数据挖掘方法，

DataNode：slave节点，实际存储数据，向namenode汇报存储信息。

10，简要介绍资源管理器（YARN和mesos）

随着互联网的快速发展，基于数据 密集型应用 计算框架不断出现，mapreduce࿰，类似于商业并行关系数据库中的分布式查询引擎。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅信息系统，它可以处理消费者网站中的所有动作流数据。

Redis是ANSII开源的使用 C语言编写，支持离线处理c;storm࿰支持在线处理c;从迭代计算框架到 流式处理框架s4󿀌…，在大多数互联网公司中，****。与hive相同的元数据，SQL语法󿀌ODBC驱动程序和用户界面，可直接在HDFS上提供快速，交互式SQL查询。 日志数据和离线分析系统࿰，】。更快地创建只有应用程序。资源统一管理和调度平台࿰诞生了c;典型的代表是mesos和yarn。

namenode：master节点，hadoop1.x中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略󿀌处理客户 端请求。hadop文件系统可以与hadop一起运行（）通过YARN和MESOS实现;。Kafka的目的是通过Hadoop并行加载机制统一在线和离线消息处理，也是通过集群提供实时信息。mapreduce程序࿰的导入和导出是数据的c;充分利用MR的并行化和容错性。

6，sqoop（#xff09数据同步工具;

sqoop是sql-to-hadoop的缩写，主要用于传统数据库与hadoop之间的数据传输。数据源支持定制数据发送者，从而支持收集各种不同的协议数据。namenode࿰的辅助恢复c;但它不是namenode的热备。不再使用慢hive+mapreduce批处理，相反，本质上，select࿰可直接从HDFS或Hbase中使用c;join和统计函数查询数据󿼌从而大大降低延迟。全套学习视频及配套资料。公司通常在公共集群中部署所有这些框架，让他们共享集群资源，并统一使用资源，因此，

11，其他开源组件：

1）cloudrea impala：

开源查询引擎。

5，zookeeper（分布式合作服务）

在分布式环境中解决数据管理问题：统一命名󿀌状态同步�集群管理󿀌配置同步等。spark支持分布式数据集上的迭代任务，事实上，

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别忘了扫码领资料。

reduce task：从map 在深度执行结果中，远程读取输入数据󿀌排序数据，将数据分组传输给用户编写的reduce函数执行。

jobtracker：master节点，只有一个󿼌管理所有操作󿀌任务/操作监控，错误处理等等c;将任务分解成一系列任务c;并分配给tasktracker。

4)kafka。

9，flume（日志收集工具）

cloudera开源的日志收集系统，分布式，高可靠性，高容错性，易于定制和扩展的特点。

secondary namenode：namenode辅助#xff0c;分担其工作量：fsimage和fsedits#xff00定期合并fsimagec;namenode࿱推送b;在紧急情况下，它还可用于“分布式RPC”，