一、大数据存储和计算的各种框架即工具
1.存储:hdfs:分布式文件系统
hbase:分布式数据库系统
kafka:分布式消息缓存系统
2.计算:mapreduce:离线计算框架
storm:实时流式计算
spark:离线批处理/实时流处理计算框架(mr的二次封装)
3.辅助类工具:hive:数据仓库工具
flume:数据采集工具
sqoop:数据迁移工具
二、大数据应用场景:
典型应用:公司运营情况 =>典型网站:cnzz、数据专家、友盟
电商广告推荐系统:淘宝、京东、苏宁
大量基于算法模型的运算,得出各种推荐结论
天气预报等。。。
三、hadoop的概述
hadoop软件库是一个框架,允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性,而是设计用于检测和处理应用层的故障,从而在计算机集群之上提供高可用性服务,每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop中单个核心组件:
分布式文件系统:hdfs =>实现存储在多台服务器之上
分布式运行编程框架:mapreduce=>实现在很多太机器的分布式并行计算框架
分布式资源调度平台:yarn=>帮助我们调度大量mr任务,并合理分配运算资源
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