本篇內(nèi)容介紹了“Hadoop棧由哪些組件組成”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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　一、Hadoop生態(tài)體系?

Hadoop?是一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會開發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)(Hadoop?Distributed?File?System)，簡稱HDFS。?

Hadoop?“?！庇啥鄠€組件組成。包括：?

1.Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)：所有Hadoop集群的默認(rèn)存儲層

2.名稱節(jié)點：在Hadoop集群中，提供數(shù)據(jù)存儲位置以及節(jié)點失效信息的節(jié)點。?

3.?二級節(jié)點：名稱節(jié)點的備份，它會定期復(fù)制和存儲名稱節(jié)點的數(shù)據(jù)，以防名稱節(jié)點失效。?

4.作業(yè)跟蹤器：Hadoop集群中發(fā)起和協(xié)調(diào)MapReduce作業(yè)或數(shù)據(jù)處理任務(wù)的節(jié)點。

5.從節(jié)點：Hadoop集群的普通節(jié)點，從節(jié)點存儲數(shù)據(jù)并且從作業(yè)跟蹤器那里獲取數(shù)據(jù)處理指令。?

　　二、Spark生態(tài)體系?

Spark?是一種與?Hadoop?相似的開源集群計算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使?Spark?在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark?啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。?

Spark?是在?Scala?語言中實現(xiàn)的，它將?Scala?用作其應(yīng)用程序框架。與?Hadoop?不同，Spark?和?Scala?能夠緊密集成，其中的?Scala?可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。?

　　三、Storm實時開發(fā)?

Storm是一個免費并開源的分布式實時計算系統(tǒng)。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數(shù)據(jù)流，像Hadoop批量處理大數(shù)據(jù)一樣，Storm可以實時處理數(shù)據(jù)。Storm簡單，可以使用任何編程語言。?

Storm有如下特點：?

1.編程簡單：開發(fā)人員只需要關(guān)注應(yīng)用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的編程原語也很簡單?

2.高性能，低延遲：可以應(yīng)用于廣告搜索引擎這種要求對廣告主的操作進行實時響應(yīng)的場景。?

3.分布式：可以輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量大，單機搞不定的場景?

4.可擴展：?隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)量和計算量越來越大，系統(tǒng)可水平擴展?

5.容錯：單個節(jié)點掛了不影響應(yīng)用?

6.消息不丟失：保證消息處理?

“Hadoop棧由哪些組件組成”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

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