cdh架构体系

原创

mob649e816880fe 2024-08-12 06:41:56 ©著作权

文章标签 Hadoop hadoop apache 文章分类 架构后端开发

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CDH架构体系概述

CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）是Cloudera公司推出的一套可扩展的开源大数据管理平台。它整合了多个Apache开源项目，包括Hadoop、Hive、Impala、HBase等，为企业提供了大数据处理、存储和分析的功能。本文将深入探讨CDH的架构体系，重点介绍其组件及应用场景，并提供相关的代码示例，帮助读者更加深入了解这一强大的大数据平台。

CDH架构组成

CDH架构主要由以下几个核心组件构成：

Hadoop：分布式文件存储和计算框架。
Hive：数据仓库工具，可将结构化数据转换为SQL查询形式。
HBase：提供对海量数据的实时读写访问。
Spark：用于大规模数据处理的快速计算引擎。
Impala：提高查询性能的SQL查询引擎，针对Hadoop的优化。
Sqoop：用于在Hadoop和关系数据库之间高效传输数据的工具。
Flume：用于高效收集和聚合日志数据的服务。

关系图示

以下是CDH架构体系的关系图，展示了各个组件之间的基本关系：

erDiagram
    HDFS ||--o{ HBase : stores
    HDFS ||--o{ Hive : stores
    HDFS ||--o{ Spark : processes
    HDFS ||--o{ Impala : queries
    HDFS ||--o{ Flume : collects
    HDFS ||--o{ Sqoop : transfers

组件详解

1. Hadoop

Hadoop是CDH的基础，负责分布式存储和计算。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），它提供高效的数据存储。而MapReduce是Hadoop的数据处理引擎。下面是一个简单的MapReduce示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        Path inputPath = new Path(args[0]);
        Path outputPath = new Path(args[1]);
        FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

2. Hive

Hive使得用户能够使用类SQL的HiveQL来查询和分析数据。以下是使用HiveQL创建表和查询数据的示例：

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name STRING,
    salary FLOAT
)
ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',';

LOAD DATA LOCAL INPATH 'employees.csv' INTO TABLE employees;

SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > 50000;

3. Spark

Spark是大数据处理的引擎，支持批处理和流处理。下面是使用Spark的示例代码：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Word Count")
text_file = sc.textFile("hdfs:///path/to/input.txt")
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                  .map(lambda word: (word, 1)) \
                  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("hdfs:///path/to/output")

4. Sqoop

Sqoop用于在Hadoop和RDBMS间传递数据。下面是一个基本的Sqoop导入命令：

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/dbname \
--username username --password password \
--table employees --target-dir /user/hadoop/employees