大数据 Hadoop生态圈和spark技术特点

1. Hadoop 生态圈组件介绍

Hadoop 生态系统包含多个组件，每个组件都有不同的功能。以下是一些核心组件的介绍：

HDFS（Hadoop Distributed File System）：用于存储大规模数据的分布式文件系统。它将数据分成块并在集群中的多个节点上进行存储。MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将任务分为 Map 阶段和 Reduce 阶段，适合离线数据处理。YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，负责集群资源的分配和调度。Hive：基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据。Pig：高级脚本语言，用于数据分析和转换。HBase：分布式 NoSQL 数据库，适用于实时读写大量数据。Spark：快速、通用、内存计算的大数据处理框架。

2. MapReduce 概述

MapReduce 是一种编程模型，用于处理大规模数据集。它将任务分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段将输入数据拆分成键值对，然后应用用户定义的函数进行处理。Reduce 阶段将 Map 阶段的输出进行合并和汇总。MapReduce 适用于离线数据处理，但不适合实时数据处理。

3. Spark 技术特点和概述

Spark 是一个通用的大数据处理框架，具有以下特点：

快速：spark的运行速度比较快易用：spark支持使用scala、python、java、R等语言快速编写应用。此外，spark提供超过80个告诫算子，使得编写变得容易。通用：spark可以与sql语句、实时计算及其他复杂的分析计算进行良好的结合。随处运行:spark作为一个分布式计算框架，本身没有存储功能，但是可以从HDFS、cassandraHBase、Hive、Alluxio等数据源中读取数据。代码简洁：支持scala、python、等语言编写，scala和python的代码比java的代码比较简洁。

4. MapReduce 和 Spark 的区别

速度：spark在内存中的运行速度比hadoop mapreduce运行速度的100多倍，在磁盘中则是10多倍。数据处理范式：MapReduce 适用于批处理，Spark 更适合实时数据处理和迭代分析。易用性：Spark 提供更友好的编程接口。容错性：Spark 的 RDD 比 Hadoop MapReduce 的 HDFS 更容错。

5. 结构化数据与非结构化数据

结构化数据：具有明确定义的模式和格式，如关系数据库中的表格数据。非结构化数据：不符合预定义模式的数据，如文本、图像、音频和视频。

6.Linux简单操作命令实训练习

pwd命令

ls命令

cd命令

mkdir命令

rm命令

cp命令

mv命令

cat命令

tar命令

useradd命令

passwd命令

chown命令

chmod命令

su命令

相关文章