下面来简单介绍各个组件的作用：
HDFS(Hadoop distribute file system)——Hadoop生态系统的基础组件Hadoop分布式文件系统。它是其他一些工具的基础HDFS的机制是将大量数据分布到计算机集群上，数据一次写入，但可以多次读取用于分析。HDFS让Hadoop可以最大化利用磁盘。
HBase—— 一个构建在HDFS之上的面向列的NoSql数据库，HBase用于对打量数据进行快速读取/写入。HBase将Zookeeper用于自身的管理，以保证其所有组件都正在运行。HBase使得Hadoop可以最大化利用内存。
MapReduce——MapReduce是Hadoop的主要执行框架，它是一个用于分布式并行数据处理的编程模型，将作业分为mapping阶段和reduce阶段。开发人员谓Hadoop编写MapReduce作业，并使用HDFS中存储的数据，而HDFS可以保证快速的数据访问。鉴于MapReduce作业的特性，Hadoop以并行的方式将处理过程移向数据。MapReduce使得Hadoop可以最大化利用CPU。
Zookeeper——Zookeeper是Hadoop的分布式协调服务。Zookeeper被设计成可以在机器集群上运行，是一个具有高度可用性的服务，用于Hadoop操作的管理，而且很多Hadoop组件都依赖它。
Oozie—— Oozie是一个北极测很难过到Hadoop软件栈中的可扩展的Workflow系统。用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够处理大量的复杂性，基于外部事件来管理执行。
Pig——Pig是对MapReduce编程复杂性的抽象，Pig平台包含用于分析Hadoop数据集的执行环境和脚本语言(Pig Latin)。它的编译器将Pig Latin翻译为MapReduce程序序列。
Hive——类似于SQL的高级语言，用于执行对存储在Hadoop中数据的查询，Hive允许不熟悉MapReduce的开发人员编写数据查询语句，它会将翻译为Hadoop中的MapReduce作业。类似于Pig。Hive是一个抽象层，适合于较熟悉SQL而不是java编程的数据库分析师。
Hadoop生态系统中还包含一些用于与其他企业级应用进行集成的框架,例如上图所示的Sqoop和Flume：
Sqoop是一个连通性工具，用于在关系型数据库和数据仓库Hadoop之间移动数据。Sqoop利用数据库来描述导入/导出数据的模式，并使用MapReduce实现并行操作和容错。
Fulme是一个分布式的、具有可靠性和高可用性的服务，用于从单独的机器上将大量数据高效的收集、聚合并移动到HDFS中。它给予一个简单灵活的架构，童工流式数据操所。它借助于简单可扩展的数据模型，允许将来自企业中多台机器上的数据移到Hadoop中。
【知识讲解篇-72】hbase 中 RegionServer 的架构
在HBase中，RegionServer是关键组成部分，它在集群中负责管理和维护数据。架构包含以下几个核心组件：首先，预写日志（WAL）是HBase中重要的保险机制。当操作涉及一个Region时，HBase会先将其写入预写日志，确保即使在服务器故障时，数据也能从日志恢复。接着是BlockCache，它利用内存缓存数据块，提升读取...
zookeeper是什么?
ZooKeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务。它是Google的Chubby的一个开源实现，同时也是Hadoop和Hbase的重要组件。ZooKeeper的目标是为分布式应用提供一致性服务，封装复杂且容易出错的分布式一致性服务，以简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。ZooKeeper的主要功能包括配置维护...
HBase高级特性(布隆过滤器和协处理器)、列族设计、rowkey设计以及热点...
布隆过滤器是HBase的一种高级特性，有助于优化特定访问模式下的查询性能，尽管这会带来额外的内存和存储开销。布隆过滤器可以根据需求单独为每个列族启用，通过HColumnDescriptor设置来实现。HBase支持三种布隆过滤器类型：NONE（默认）、ROW（仅行键过滤）、ROWCOL（行键与列族、列资格共同过滤）。选择哪...
ZooKeeper在HBase中的应用
HBase主要用ZooKeeper来实现HMaster选举与主备切换、系统容错、RootRegion管理、Region状态管理和分布式SplitWAL任务管理等。一，HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。二，系统容错 当HBase启动时，每个RegionServer都会到ZooKeeper的\/hbase\/rs...
HBase与Cassandra架构对比分析的经验分享
Cassandra架构是最终一致性,去中心化,节点对等,组件更精简,非常适合一个分布式数据库的小型集群的快速搭建,非常灵活,并不像HBASE搭建那么复杂,但我认为在国内不好找到需求点,为什么呢? 因为Cassandra的定位是在线事务应用的大规模数据支撑,无缝对接SQL语法,满足大范围的海量数据的快速查询,同样也适合实时性的流库连接,...
Hbase简介
HBase是一个分布式、可扩展的大数据存储引擎，它建立在Hadoop之上，为大数据技术体系提供了不可或缺的性能支撑。它的最大特点是将Hadoop与HBase结合，实现了高性能的大数据处理。这就好比操作系统为各种应用程序提供了文件和内存存储功能，HBase则为大数据提供了高效的数据存储和管理。HBase具有高效的数据存储...
一文掌握HBase核心知识以及面试问题
LSM树LSM树结合预写日志与内存存储，实现高效的数据更新与查询。通过合并小文件优化性能。HBase查询机制与优化HBase查询主要通过-ROOT-和META表进行寻址。优化方面包括布隆过滤器与协处理器的使用。布隆过滤器（Bloom Filter）布隆过滤器用于提高查询效率，降低内存和存储负担，适用于特定访问模式。协处理器协...
大数据核心技术有哪些
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。4...
大数据框架有哪些
大数据框架主要有以下几种：Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的一个开源大数据框架，它提供了一个分布式系统基础架构，允许开发者在集群上处理大规模数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型和HBase数据库等。Hadoop主要用于数据存储和处理，解决了大数据的存储和管理问题。Spark Apache ...
spark 生态系统有哪些组件,分别有哪些功能
Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；通常所说的Apache Spark，就是指Spark Core。2、Spark SQL：Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据...
