Hadoop主要組件包含哪些

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　　Hadoop主要組件包含哪些

　　Hadoop：Java編寫的軟件框架，以支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用

　　ZooKeeper：高可靠性分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)

　　MapReduce：針對(duì)大數(shù)據(jù)的靈活的并行數(shù)據(jù)處理框架

　　HDFS：Hadoop分布式文件系統(tǒng)

　　Oozie：負(fù)責(zé)MapReduce作業(yè)調(diào)度

　　HBase：Key-value數(shù)據(jù)庫(kù)

　　Hive：構(gòu)建在MapRudece之上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件包

　　Pig：Pig是架構(gòu)在Hadoop之上的高級(jí)數(shù)據(jù)處理層。PigLatin語(yǔ)言為編程人員提供了更直觀的定制數(shù)據(jù)流的方法。

　　HadoopMapReduce方法的應(yīng)用范圍以及典型的特征有什么

　　龐大的數(shù)據(jù)量

　　較少或沒有數(shù)據(jù)依賴

　　包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

　　適合大規(guī)模的并行處理

　　應(yīng)用用例

　　足夠快速的批處理分析儀滿足業(yè)務(wù)需求和業(yè)務(wù)報(bào)告，如網(wǎng)站流量和產(chǎn)品推薦分析。

　　使用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法迭代分析。如關(guān)聯(lián)規(guī)則分析K-means數(shù)據(jù)聚集、鏈接分析(數(shù)據(jù)分析技術(shù))、數(shù)據(jù)挖掘分類、著名的Bayes算法分析。

　　統(tǒng)計(jì)分析和提煉，如Web日志分析、數(shù)據(jù)分析

　　行為分析，如點(diǎn)擊流分析，用戶視頻行為等

　　轉(zhuǎn)換和增強(qiáng)功能，如社交媒體、ETL處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等

　　通常情況下，Hadoop應(yīng)用于分布式環(huán)境。就像之前Linux的狀況一樣，廠商集成和測(cè)試ApacheHadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件，并添加自己的工具和管理功能。

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