前言
整理了一下目前常用的hadoop组件，后续将会对这些组件的具体应用场景和使用细节进行展开分析。如果大家发现有更好的建议欢迎大家在下方留言。
生态圈
数据存储：HDFS
HDFS，它是 Hadoop 技术体系中的核心基石，负责分布式存储数据，你可以把它理解为一个分布式的文件系统。此文件系统的主要特征是数据分散存储，一个文件存储在 HDFS 上时会被分成若干个数据块，每个数据块分别存储在不同的服务器上。
如上图：
- NameNode：HDFS管理节点，存储元数据，同时负责读，写调度和存储分配。
- DataNode：数据存储节点，用来存储数据。在DataNode上的每个数据块会根据设置的副本数进行分级复制，保证同一个文件的每个数据块副本都不在同一台机器上。
数据分析：MapReduce
mapreduce是分布式计算模型，离线计算。mapreduce的发展已经经过了15个年头。在大数据的今天，数据量都在PB甚至EB级别，对数据分析效率有了更高的要求。于是，第二代计算模型产生了，比如Tez和Spark。它们大量使用内存，灵活的数据交换，更少的磁盘读写来提高分析效率。
资源管理：Yarn
在Yarn中，支持CPU和内存两种资源管理，资源管理由ResourceManager（RM）、ApplicationMaster（AM）和NodeManager（NM）共同完成。其中，RM负责对各个NM上的资源进行统一管理和调度。而NodeManager则负责资源的供给和隔离。当用户提交一个应用程序时，会创建一个用以跟踪和管理这个程序的AM，它负责向RM申请资源，并要求NM启动指定资源的任务。这就是YARN的基本运行机制。
Yarn作为一个通用的分布式资源管理器，它可以管理多种计算模型，如 Spark、Storm、MapReduce 、Flink 等都可以放到 Yarn 下进行统一管理。
内存管理：Spark
Spark 提供了内存中的分布式计算能力，相比传统的 MapReduce 大数据分析效率更高、运行速度更快。总结一句话：以内存换效率。
说到 Spark，不得不提 MapReduce。传统的 MapReduce 计算过程的每一个操作步骤发生在内存中，但产生的中间结果会储存在磁盘里，下一步操作时又会将这个中间结果调用到内存中，如此循环，直到分析任务最终完成。这就会产生读取成本，造成效率低下。
而 Spark 在执行分析任务中，每个步骤也是发生在内存之中，但中间结果会直接进入下一个步骤，直到所有步骤完成之后才会将最终结果写入磁盘。也就是说 Spark 任务在执行过程中，中间结果不会“落地”，这就节省了大量的时间。
在执行一个分析任务中，如果执行步骤不多，可能看不出 MapReduce 和 Spark 执行效率的区别，但是当一个任务有很多执行步骤时，Spark 的执行效率就体现出来了。
数据仓库：Hive
Hive 定义了一种类似 SQL 的查询语言（HQL），它可以将 SQL 转化为 MapReduce 任务在 Hadoop 上执行。
分布式列存储数据库：Hbase
面向行存储，这个应该接触比较多，比如我们熟悉的 MySQL、Oracle 等就是此种类型的。面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格的场合，这种传统关系型数据库为了实现强一致性，通过严格的事务来进行同步，这就让系统在可用性和伸缩性方面大大折扣。
面向列存储的数据库也叫非关系型数据库（NoSQL），比如Cassandra、HBase等。这种数据库通常将不同数据的同一个属性值存在一起，在查询时只遍历需要的数据，实现了数据即是索引。因此，它的最大优点是查询速度快，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域，比如互联网，犹为重要。
Hbase继承了列存储的特性，它非常适合需对数据进行随机读、写操作、比如每秒对PB级数据进行几千次读、写访问是非常简单的操作。 其次，Hbase构建在HDFS之上，其内部管理的文件全部存储在HDFS中。这使它具有高度容错性和可扩展性，并支持Hadoop mapreduce程序设计模型。
工作流调度器：Oozie
Oozie 是一个基于工作流引擎的调度器，它其实就是一个运行在 Java Servlet 容器（如 Tomcat）中的 Javas Web 应用，你可以在它上面运行 Hadoop 的 Map Reduce 和 Pig 等任务，。
对于 Oozie 来说，工作流就是一系列的操作（如 Hadoop 的 MR，Pig 的任务、Shell 任务等），通过 Oozie 可以实现多个任务的依赖性。也就是说，一个操作的输入依赖于前一个任务的输出，只有前一个操作完全完成后，才能开始第二个。
ozie 工作流通过 hPDL 定义（hPDL 是一种 XML 的流程定义语言），工作流操作通过远程系统启动任务。当任务完成后，远程系统会进行回调来通知任务已经结束，然后再开始下一个操作。
Sqoop与Pig
通过 Sqoop（SQL-to-Hadoop）就能实现，它主要用于传统数据库和 Hadoop 之间传输数据。数据的导入和导出本质上是 MapreDuce 程序，充分利用了 MR 的并行化和容错性。
通过 Hive 可以把脚本和 SQL 语言翻译成 MapReduce 程序，扔给计算引擎去计算。Pig 与 Hive 类似，它定义了一种数据流语言，即 Pig Latin，它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象，Pig Latin 可以完成排序、过滤、求和、关联等操作，支持自定义函数。Pig 自动把 Pig Latin 映射为 MapReduce 作业，上传到集群运行，减少用户编写 Java 程序的苦恼。
日志收集
，Flume 是将数据从产生、传输、处理并最终写入目标路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在 Flume 中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
同时，Flume 数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume 还具有能够将日志写往各种数据目标（文件、HDFS、网络）的能力。在 Hadoop 平台，我们主要使用的是通过 Flume 将数据从源服务器写入 Hadoop 的 HDFS 上。
分布式消息队列：kafka
Kafka 是 Apache 组织下的一个开源系统，它的最大特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于 Hadoop 平台的数据分析、低时延的实时系统、Storm/Spark 流式处理引擎等。Kafka 现在它已被多家大型公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
大数据运维工具：Ambari
Ambari 是一个大数据基础运维平台，它实现了 Hadoop 生态圈各种组件的自动化部署、服务管理和监控告警，Ambari 通过 puppet 实现自动化安装和配置，通过 Ganglia 收集监控度量指标，用 Nagios 实现故障报警。目前 Ambari 已支持大多数 Hadoop 组件，包括 HDFS、MapReduce、Oozie、Hive、Pig、 Hbase、ZooKeeper、Sqoop、Kafka、Spark、Druid、Storm 等几十个常用的 Hadoop 组件。
作为大数据运维人员，通过 Ambari 可以实现统一部署、统一管理、统一监控，可极大提高运维工作效率。
