這篇文章主要為大家展示了“Hadoop主要組件有哪些”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Hadoop主要組件有哪些”這篇文章吧。

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Hadoop主要組件包含：

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。Pig Latin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。

Hadoop MapReduce方法的應(yīng)用范圍以及典型的特征

• 龐大的數(shù)據(jù)量

• 較少或沒(méi)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Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的組件，并添加自己的工具和管理功能。

以上是“Hadoop主要組件有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！