hadoop生态系统组件
① hadoop生态系统哪个组建源码容易读懂
从Hadoop 0.20版本开始，原来Hadoop项目的Core部分更名为Hadoop Common。
Common为Hadoop的其他项目提供了一些常用工具，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。
它们为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，并为运行在该平台上的软件开发提供了所需的API。
② 什么是 Hadoop 生态系统
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop的核心是HDFS和Maprece，hadoop2.0还包括YARN。
③ hadoop生态系统中包括哪些组件，请写出来，并画出整体框图
Hadoop介绍： Hadoop是一个分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop主要子项目
④ java api 连接HDFS出现报错
HDFS是Hadoop生态系统的根基，也是Hadoop生态系统中的重要一员，大部分时候，我们都会使用Linux shell命令来管理，包括一些文件的创建，删除，修改，上传等等，因为使用shell命令操作HDFS的方式，相对比较简单，方便，但是有时候，我们也需要通过编程的方式来实现对文件系统的管理。
比如有如下的一个小需求，要求我们实现读取HDFS某个文件夹下所有日志，经过加工处理后在写入到HDFS上，或者存进Hbase里，或者存进其他一些存储系统。这时候使用shell的方式就有点麻烦了，所以这时候我们就可以使用编程的方式来完成这件事了，当然散仙在这里使用的是原生的Java语言的方式，其他的一些语言例如C++,PHP,Python都可以实现，散仙在这里不给出演示了，（其实散仙也不会那些语言，除了刚入门的Python） 。
下面，散仙给出代码，以供参考：
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 * 工具类
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 * 加载配置文件
041 * **/
042 static Configuration conf=new Configuration();
043
044
045
046 /**
047 * 重名名一个文件夹或者文件
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();//释放资源
058 System.out.println("重命名文件夹或文件成功.....");
059
060 }
⑤ 为什么出现hadoop 生态系统
Map Rece -MapRece 是使用集群的并行，分布式算法处理大数据集的可编程模型。Apache MapRece 是从 Google MapRece 派生而来的：在大型集群中简化数据处理。当前的 Apache MapRece 版本基于 Apache YARN 框架构建。YARN ＝ “Yet-Another-Resource-Negotiator”。YARN 可以运行非 MapRece 模型的应用。YARN 是 Apache Hadoop 想要超越 MapRece 数据处理能力的一种尝试。 HDFS - The Hadoop Distributed File System (HDFS) 提供跨多个机器存储大型文件的一种解决方案。Hadoop 和 HDFS 都是从 Google File System (GFS) 中派生的。Hadoop 2.0.0 之前，NameNode 是 HDFS 集群的一个单点故障 (SPOF) 。利用 Zookeeper，HDFS 高可用性特性解决了这个问题，提供选项来运行两个重复的 NameNodes，在同一个集群中，同一个 Active/Passive 配置。 HBase - 灵感来源于 Google BigTable。HBase 是 Google Bigtable 的开源实现，类似 Google Bigtable 利用 GFS 作为其文件存储系统，HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统；Google 运行 MapRece 来处理 Bigtable 中的海量数据，HBase 同样利用 Hadoop MapRece 来处理 HBase 中的海量数据；Google Bigtable 利用 Chubby 作为协同服务，HBase 利用 Zookeeper 作为对应。 Hive - Facebook 开发的数据仓库基础设施。数据汇总，查询和分析。Hive 提供类似 SQL 的语言 (不兼容 SQL92)：HiveQL。 Pig - Pig 提供一个引擎在 Hadoop 并行执行数据流。Pig 包含一个语言：Pig Latin，用来表达这些数据流。Pig Latin 包括大量的传统数据操作 (join, sort, filter, etc.)， 也可以让用户开发他们自己的函数，用来查看，处理和编写数据。Pig 在 hadoop 上运行，在 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 和 Hadoop 处理系统，MapRece 中都有使用。Pig 使用 MapRece 来执行所有的数据处理，编译 Pig Latin 脚本，用户可以编写到一个系列，一个或者多个的 MapRece 作业，
⑥ 以道教育大数据课程都讲什么
1、web开发基础
2、javase课程
3、主流的框架
4、关系型数据库/MySQL/NoSQL
5、操作系统/Linux、云架构版
6、Hadoop生态系统
7、Spark生态系统
8、Storm生态系统
9、项目实权操阶段
⑦ 如何看待hadoop ecosystem的发展及对传统数据仓库的影响
在这种背景下，我们很自然地要问：Hadoop是否是数据仓库的终结者？
1.为了回答这个问题，我们需要将数据仓库技术与数据仓库部署分开来看。Hadoop（和NoSQL数据库的出现）将预示着数据仓库设备和传统数据仓库单一数据库部署的消亡。
2. 而在这方面就有过实例。Hadoop供应商Cloudera将其平台作为“企业数据枢纽”，这在本质上将传统数据管理解决方案的纳入了需求。ReadWrITe.com在最近发表的一篇题为“为什么专有大数据技术没有希望与Hadoop竞争”的文章中也发表了类似的看法。同样地，最近一篇华尔街日报文章描述了Hadoop如何挑战甲骨文和Teradata。
3.Hadoop或NoSQL生态系统仍将继续发展。很多大数据环境开始选择NoSQL、SQL甚至是NewSQL数据仓库的混合方法。此外，MapRece并行处理引擎也有变化和改进，例如Apache的Spark项目。虽然这个故事还远远没有结束，但可以说，传统的单一服务器关系型数据库或数据库设备并不是大数据或数据仓储的未来。
4.另一方面，数据仓库技术（包括提取—转换—和—加载、三维建模和商业智能）将会应用到新的Hadoop/NoSQL环境。此外，这些技术也将变身来支持更多的混合环境。主要原则是因为并不是所有数据都是平等的，所以IT经理们应该选择数据存储和访问机制来适应数据的使用。混合环境将包括关键价值存储、关系型数据库、图形存储、文档存储、柱状存储、XML数据库、元数据目录等等。
5. 正如你所看到的，这并不是一个简单的问题，也不可能简单地得出一个答案。然而，一般情况下，虽然大数据在未来五年内将会改变数据仓库的部署，但它不会导致数据仓库的概念和做法过时。
⑧ 管理信息系统试卷 对于hadoop生态系统集成功能主要有哪些组件
这就是数据的插入，存储与查询吧。用hdfs和hive应该就可以了
⑨ 什么是 Hadoop 生态系统
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop的核心是HDFS和Maprece，hadoop2.0还包括YARN。
下图为hadoop的生态系统：
