文章目录
一、Hadoop核心组件1. HDFS (Hadoop Distributed File System)2. YARN (Yet Another Resource Negotiator)3. MapReduce
二、数据存储与管理1. HBase2. Hive3. HCatalog4. Phoenix
三、数据处理与计算1. Spark2. Flink3. Tez4. Storm5. Presto6. Impala
四、资源调度与集群管理1. Mesos2. Oozie3. Airflow
五、数据集成与ETL1. Sqoop2. Flume3. Kafka
六、数据安全与权限管理1. Kerberos2. Ranger3. Sentry4. Knox
七、监控与运维1. Ambari2. Ganglia3. Nagios4. Zabbix
八、其他工具1. Zookeeper2. Mahout3. Pig4. Drill
九、生态系统整合方案1. CDH (Cloudera Distribution including Hadoop)2. HDP (Hortonworks Data Platform)3. IBM BigInsights
总结
Hadoop是Apache开源的分布式计算平台，经过多年发展已形成庞大的生态系统，以下是核心组件及其功能的详细介绍：
一、Hadoop核心组件
1. HDFS (Hadoop Distributed File System)
功能：分布式存储系统，将大文件分块存储在多个节点上，提供高容错性和高吞吐量。架构：
NameNode：管理文件系统元数据（目录结构、文件位置等）。DataNode：存储实际数据块，定期向NameNode汇报状态。 应用场景：海量数据存储、批处理作业输入输出。
2. YARN (Yet Another Resource Negotiator)
功能：资源管理和任务调度系统，分离计算资源和应用程序。架构：
ResourceManager：全局资源调度器，分配集群资源。NodeManager：每个节点的代理，管理容器和监控资源使用。ApplicationMaster：每个应用的资源协调器（如MapReduce作业）。 优势：支持多计算框架（MapReduce、Spark、Flink等）共享集群资源。
3. MapReduce
功能：分布式计算框架，将任务分解为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段。特点：
批处理：适合大规模数据处理，但启动开销大。高容错：自动重新执行失败任务。 应用：ETL（提取-转换-加载）、数据挖掘、日志分析。
二、数据存储与管理
1. HBase
类型：分布式、列式存储的NoSQL数据库。特点：
基于HDFS，支持随机实时读写。适合存储稀疏数据（如社交网络关系）。强一致性，自动分片（Region）。 应用：实时查询系统、时序数据存储。
2. Hive
功能：数据仓库工具，提供SQL-like查询语言（HiveQL）。原理：将SQL转换为MapReduce、Tez或Spark任务执行。优势：适合数据分析人员快速上手，无需编写Java代码。应用：数据仓库、BI报表。
3. HCatalog
功能：Hive的元数据服务，支持不同计算框架共享数据（如MapReduce、Pig、Spark）。优势：统一元数据管理，避免重复定义表结构。
4. Phoenix
功能：HBase的SQL层，支持二级索引和事务。特点：查询性能优于Hive，适合低延迟场景。
三、数据处理与计算
1. Spark
功能：内存计算框架，速度比MapReduce快100倍以上。核心组件：
Spark Core：基础引擎，提供RDD（弹性分布式数据集）抽象。Spark SQL：结构化数据处理。Spark Streaming：实时流处理。MLlib：机器学习库。GraphX：图计算。 应用：实时分析、机器学习、图计算。
2. Flink
功能：高性能流处理框架，支持事件时间语义和精确一次语义。特点：
真正的流处理（支持有界和无界数据）。低延迟（毫秒级），高吞吐量。 应用：实时ETL、实时报表、欺诈检测。
3. Tez
功能：Hive的下一代执行引擎，替代MapReduce，支持DAG（有向无环图）任务。优势：减少中间数据落地，提升复杂查询性能。
4. Storm
功能：早期实时流处理框架，支持高吞吐量和容错。特点：纯实时处理，不支持批处理。应用：实时日志分析、消息处理。
5. Presto
功能：分布式SQL查询引擎，适合交互式分析（亚秒级响应）。特点：直接查询多种数据源（HDFS、Hive、RDBMS等）。应用：即席查询、BI工具集成。
6. Impala
功能：Cloudera开发的低延迟SQL查询引擎，与Hive兼容。特点：基于内存计算，适合实时分析。
四、资源调度与集群管理
1. Mesos
功能：通用集群资源管理器，支持多框架（Hadoop、Spark、Kubernetes等）。特点：比YARN更底层，支持跨集群资源调度。
2. Oozie
功能：工作流调度系统，管理Hadoop作业（MapReduce、Spark、Hive等）。优势：支持依赖关系定义、定时任务和故障恢复。
3. Airflow
功能：开源工作流调度平台，用Python定义DAG工作流。特点：可视化界面、丰富的插件生态。
五、数据集成与ETL
1. Sqoop
功能：在Hadoop与关系型数据库（如MySQL、Oracle）之间批量传输数据。特点：支持增量导入和并行导入。
2. Flume
功能：高可用、分布式日志收集系统，将数据从多个源发送到HDFS/HBase。架构：Source（数据源）→ Channel（缓冲区）→ Sink（目的地）。
3. Kafka
功能：分布式消息队列，高吞吐量、持久化存储消息。应用：实时数据流管道、事件流处理。相关组件：
Kafka Connect：与外部系统（如数据库）集成的连接器。Kafka Streams：轻量级流处理库。
六、数据安全与权限管理
1. Kerberos
功能：Hadoop集群的身份认证系统，防止未授权访问。
2. Ranger
功能：统一权限管理系统，支持细粒度权限控制（如HDFS、Hive、HBase）。
3. Sentry
功能：Apache Hadoop的授权系统，与Hive、HBase等集成。
4. Knox
功能：Hadoop REST API的网关，提供安全访问入口。
七、监控与运维
1. Ambari
功能：Hadoop集群的安装、配置和监控工具，提供Web界面。支持：HDFS、YARN、Hive、HBase等组件的自动化管理。
2. Ganglia
功能：集群监控系统，收集CPU、内存、网络等指标。
3. Nagios
功能：事件监控和报警系统，检测服务故障并通知管理员。
4. Zabbix
功能：企业级监控解决方案，支持分布式监控和可视化。
八、其他工具
1. Zookeeper
功能：分布式协调服务，维护配置信息、命名服务和分布式锁。应用：HBase、Kafka等依赖Zookeeper实现高可用。
2. Mahout
功能：Hadoop上的机器学习库，提供分类、聚类、推荐等算法。注意：近年部分功能被Spark MLlib取代。
3. Pig
功能：数据流语言和执行环境，适合复杂ETL任务。语法：基于Latin风格的Pig Latin语言。
4. Drill
功能：类似Presto的分布式SQL查询引擎，支持多数据源（NoSQL、HDFS等）。
九、生态系统整合方案
1. CDH (Cloudera Distribution including Hadoop)
特点：商业发行版，集成Hadoop及周边组件，提供企业级支持。
2. HDP (Hortonworks Data Platform)
特点：开源社区版，强调组件兼容性和易用性。
3. IBM BigInsights
特点：企业级大数据平台，集成分析工具和安全特性。
总结
Hadoop生态系统组件丰富，可根据需求组合使用：
存储：HDFS（批量数据）、HBase（实时读写）、Hive（数据仓库）。计算：MapReduce（批处理）、Spark（内存计算）、Flink（流处理）。调度：YARN（资源管理）、Oozie/Airflow（工作流）。集成：Kafka（消息队列）、Sqoop/Flume（数据导入导出）。安全：Kerberos（认证）、Ranger（权限）。
选择组件时需考虑场景需求（批处理/实时、结构化/非结构化）、性能要求和团队技术栈。