hadoop生態系統組件
① hadoop生態系統哪個組建源碼容易讀懂
從Hadoop 0.20版本開始，原來Hadoop項目的Core部分更名為Hadoop Common。
Common為Hadoop的其他項目提供了一些常用工具，主要包括系統配置工具Configuration、遠程過程調用RPC、序列化機制和Hadoop抽象文件系統FileSystem等。
它們為在通用硬體上搭建雲計算環境提供基本的服務，並為運行在該平台上的軟體開發提供了所需的API。
② 什麼是 Hadoop 生態系統
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。具有可靠、高效、可伸縮的特點。
Hadoop的核心是HDFS和Maprece，hadoop2.0還包括YARN。
③ hadoop生態系統中包括哪些組件，請寫出來，並畫出整體框圖
Hadoop介紹： Hadoop是一個分布式系統基礎架構，用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。簡單地說來，Hadoop是一個可以更容易開發和運行處理大規模數據的軟體平台。 Hadoop主要子項目
④ java api 連接HDFS出現報錯
HDFS是Hadoop生態系統的根基，也是Hadoop生態系統中的重要一員，大部分時候，我們都會使用Linux shell命令來管理，包括一些文件的創建，刪除，修改，上傳等等，因為使用shell命令操作HDFS的方式，相對比較簡單，方便，但是有時候，我們也需要通過編程的方式來實現對文件系統的管理。
比如有如下的一個小需求，要求我們實現讀取HDFS某個文件夾下所有日誌，經過加工處理後在寫入到HDFS上，或者存進Hbase里，或者存進其他一些存儲系統。這時候使用shell的方式就有點麻煩了，所以這時候我們就可以使用編程的方式來完成這件事了，當然散仙在這里使用的是原生的Java語言的方式，其他的一些語言例如C++,PHP,Python都可以實現，散仙在這里不給出演示了，（其實散仙也不會那些語言，除了剛入門的Python） 。
下面，散仙給出代碼，以供參考：
view sourceprint?
001 package com.java.api.hdfs;
002
003 import java.io.BufferedReader;
004 import java.io.IOException;
005 import java.io.InputStream;
006 import java.io.InputStreamReader;
007
008 import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
009 import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
010 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
011 import org.apache.hadoop.fs.Path;
012
013
014 /**
015 * @author 三劫散仙
016 * Java API操作HDFS
017 * 工具類
018 *
019 * **/
020 public class OperaHDFS {
021
022
023 public static void main(String[] args)throws Exception {
024
025 //System.out.println("aaa");
026 // uploadFile();
027 //createFileOnHDFS();
028 //deleteFileOnHDFS();
029 //createDirectoryOnHDFS();
030 //deleteDirectoryOnHDFS();
031 // renameFileOrDirectoryOnHDFS();
032 //downloadFileorDirectoryOnHDFS();
033 readHDFSListAll();
034 }
035
036
037
038
039 /***
040 * 載入配置文件
041 * **/
042 static Configuration conf=new Configuration();
043
044
045
046 /**
047 * 重名名一個文件夾或者文件
048 *
049 * **/
050 public static void renameFileOrDirectoryOnHDFS()throws Exception{
051
052 FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
053 Path p1 =new Path("hdfs://10.2.143.5:9090/root/myfile/my.txt");
054 Path p2 =new Path("hdfs://10.2.143.5:9090/root/myfile/my2.txt");
055 fs.rename(p1, p2);
056
057 fs.close();//釋放資源
058 System.out.println("重命名文件夾或文件成功.....");
059
060 }
⑤ 為什麼出現hadoop 生態系統
Map Rece -MapRece 是使用集群的並行，分布式演算法處理大數據集的可編程模型。Apache MapRece 是從 Google MapRece 派生而來的：在大型集群中簡化數據處理。當前的 Apache MapRece 版本基於 Apache YARN 框架構建。YARN ＝ 「Yet-Another-Resource-Negotiator」。YARN 可以運行非 MapRece 模型的應用。YARN 是 Apache Hadoop 想要超越 MapRece 數據處理能力的一種嘗試。 HDFS - The Hadoop Distributed File System (HDFS) 提供跨多個機器存儲大型文件的一種解決方案。Hadoop 和 HDFS 都是從 Google File System (GFS) 中派生的。Hadoop 2.0.0 之前，NameNode 是 HDFS 集群的一個單點故障 (SPOF) 。利用 Zookeeper，HDFS 高可用性特性解決了這個問題，提供選項來運行兩個重復的 NameNodes，在同一個集群中，同一個 Active/Passive 配置。 HBase - 靈感來源於 Google BigTable。HBase 是 Google Bigtable 的開源實現，類似 Google Bigtable 利用 GFS 作為其文件存儲系統，HBase 利用 Hadoop HDFS 作為其文件存儲系統；Google 運行 MapRece 來處理 Bigtable 中的海量數據，HBase 同樣利用 Hadoop MapRece 來處理 HBase 中的海量數據；Google Bigtable 利用 Chubby 作為協同服務，HBase 利用 Zookeeper 作為對應。 Hive - Facebook 開發的數據倉庫基礎設施。數據匯總，查詢和分析。Hive 提供類似 SQL 的語言 (不兼容 SQL92)：HiveQL。 Pig - Pig 提供一個引擎在 Hadoop 並行執行數據流。Pig 包含一個語言：Pig Latin，用來表達這些數據流。Pig Latin 包括大量的傳統數據操作 (join, sort, filter, etc.)， 也可以讓用戶開發他們自己的函數，用來查看，處理和編寫數據。Pig 在 hadoop 上運行，在 Hadoop 分布式文件系統，HDFS 和 Hadoop 處理系統，MapRece 中都有使用。Pig 使用 MapRece 來執行所有的數據處理，編譯 Pig Latin 腳本，用戶可以編寫到一個系列，一個或者多個的 MapRece 作業，
⑥ 以道教育大數據課程都講什麼
1、web開發基礎
2、javase課程
3、主流的框架
4、關系型資料庫/MySQL/NoSQL
5、操作系統/Linux、雲架構版
6、Hadoop生態系統
7、Spark生態系統
8、Storm生態系統
9、項目實權操階段
⑦ 如何看待hadoop ecosystem的發展及對傳統數據倉庫的影響
在這種背景下，我們很自然地要問：Hadoop是否是數據倉庫的終結者？
1.為了回答這個問題，我們需要將數據倉庫技術與數據倉庫部署分開來看。Hadoop（和NoSQL資料庫的出現）將預示著數據倉庫設備和傳統數據倉庫單一資料庫部署的消亡。
2. 而在這方面就有過實例。Hadoop供應商Cloudera將其平台作為「企業數據樞紐」，這在本質上將傳統數據管理解決方案的納入了需求。ReadWrITe.com在最近發表的一篇題為「為什麼專有大數據技術沒有希望與Hadoop競爭」的文章中也發表了類似的看法。同樣地，最近一篇華爾街日報文章描述了Hadoop如何挑戰甲骨文和Teradata。
3.Hadoop或NoSQL生態系統仍將繼續發展。很多大數據環境開始選擇NoSQL、SQL甚至是NewSQL數據倉庫的混合方法。此外，MapRece並行處理引擎也有變化和改進，例如Apache的Spark項目。雖然這個故事還遠遠沒有結束，但可以說，傳統的單一伺服器關系型資料庫或資料庫設備並不是大數據或數據倉儲的未來。
4.另一方面，數據倉庫技術（包括提取—轉換—和—載入、三維建模和商業智能）將會應用到新的Hadoop/NoSQL環境。此外，這些技術也將變身來支持更多的混合環境。主要原則是因為並不是所有數據都是平等的，所以IT經理們應該選擇數據存儲和訪問機制來適應數據的使用。混合環境將包括關鍵價值存儲、關系型資料庫、圖形存儲、文檔存儲、柱狀存儲、XML資料庫、元數據目錄等等。
5. 正如你所看到的，這並不是一個簡單的問題，也不可能簡單地得出一個答案。然而，一般情況下，雖然大數據在未來五年內將會改變數據倉庫的部署，但它不會導致數據倉庫的概念和做法過時。
⑧ 管理信息系統試卷 對於hadoop生態系統集成功能主要有哪些組件
這就是數據的插入，存儲與查詢吧。用hdfs和hive應該就可以了
⑨ 什麼是 Hadoop 生態系統
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。具有可靠、高效、可伸縮的特點。
Hadoop的核心是HDFS和Maprece，hadoop2.0還包括YARN。
下圖為hadoop的生態系統：
