当前位置: 首页 > news >正文

Hadoop家族学习路线图

原文出自 http://blog.fens.me/Hadoop-family-roadmap/

 

 

Hadoop家族学习路线图

Hadoop家族系列文章,主要介绍hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, Hbase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。

从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域,变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上,出现了Hadoop家族产品,通过“大数据”概念不断创新,推出科技进步。

作为IT界的开发人员,我们也要跟上节奏,抓住机遇,跟着Hadoop一起雄起!

关于作者:

  • 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
  • weibo:@Conan_Z
  • blog: http://blog.fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处:
http://blog.fens.me/hadoop-family-roadmap/

hadoopFamilyRoadmap

前言

使用Hadoop已经有一段时间了,从开始的迷茫,到各种的尝试,到现在组合应用….慢慢地涉及到数据处理的事情,已经离不开hadoop了。Hadoop在大数据领域的成功,更引发了它本身的加速发展。现在Hadoop家族产品,已经达到20个了之多。

有必要对自己的知识做一个整理了,把产品和技术都串起来。不仅能加深印象,更可以对以后的技术方向,技术选型做好基础准备。

本文为“Hadoop家族”开篇,Hadoop家族学习路线图

目录

  1. Hadoop家族产品
  2. Hadoop家族学习路线图

1. Hadoop家族产品

截止到2013年,根据cloudera的统计,Hadoop家族产品已经达到20个!
http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/apache-hadoop-in-2013-the-state-of-the-platform/

接下来,我把这20个产品,分成了2类。

  • 第一类,是我已经掌握的
  • 第二类,是TODO准备继续学习的

HadoopFamilySmall

一句话产品介绍:

  • Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
  • Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
  • Apache Pig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
  • Apache HBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
  • Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
  • Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务
  • Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。
  • Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身
  • Apache Avro: 是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制
  • Apache Ambari: 是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。
  • Apache Chukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。
  • Apache Hama: 是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
  • Apache Flume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统,可用于日志数据收集,日志数据处理,日志数据传输。
  • Apache Giraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统, 基于Hadoop平台,灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
  • Apache Oozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上(HDFS、Pig和MapReduce)的任务。
  • Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce程序。与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库
  • Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。
  • Apache Bigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包,分发和测试的工具。
  • Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。
  • Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS,MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

2. Hadoop家族学习路线图

下面我将分别介绍各个产品的安装和使用,以我经验总结我的学习路线。

Hadoop

  • Hadoop学习路线图
  • Yarn学习路线图
  • 用Maven构建Hadoop项目
  • Hadoop历史版本安装
  • Hadoop编程调用HDFS
  • 海量Web日志分析 用Hadoop提取KPI统计指标
  • 用Hadoop构建电影推荐系统
  • 创建Hadoop母体虚拟机
  • 克隆虚拟机增加Hadoop节点
  • R语言为Hadoop注入统计血脉
  • RHadoop实践系列之一 Hadoop环境搭建
  • 用MapReduce实现矩阵乘法
  • PageRank算法并行实现
  • PeopleRank从社交网络中发现个体价值

hive

  • Hive学习路线图
  • Hive安装及使用攻略
  • Hive导入10G数据的测试
  • R利剑NoSQL系列文章 之 Hive
  • 用RHive从历史数据中提取逆回购信息

Pig

  • Pig学习路线图

Zookeeper

  • Zookeeper学习路线图
  • ZooKeeper伪分步式集群安装及使用
  • ZooKeeper实现分布式队列Queue
  • ZooKeeper实现分布式FIFO队列
  • 基于Zookeeper的分步式队列系统集成案例

hbase

  • HBase学习路线图
  • 在Ubuntu中安装HBase
  • RHadoop实践系列之四  rhbase安装与使用

Mahout

  • Mahout学习路线图
  • 用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)
  • RHadoop实践系列之三 R实现MapReduce的协同过滤算法
  • 用Maven构建Mahout项目
  • Mahout推荐算法API详解
  • 从源代码剖析Mahout推荐引擎
  • Mahout分步式程序开发 基于物品的协同过滤ItemCF
  • Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans
  • 用Mahout构建职位推荐引擎
  • Mahout构建图书推荐系统

Sqoop

  • Sqoop学习路线图

Cassandra

  • Cassandra学习路线图
  • Cassandra单集群实验2个节点
  • R利剑NoSQL系列文章 之 Cassandra

 

跟上创新的脚步,不断坚持:(TODO列表,不定期更新)

Avro, Ambari, Chukwa, Hama, Flume, Giraph, Oozie, Crunch, Whirr, Bigtop, HCatalog, Hue

欢迎大家留言,提出宝贵建议!

 

 

转载请注明出处:
http://blog.fens.me/hadoop-family-roadmap/

This entry was posted in Hadoop实践

转载于:https://www.cnblogs.com/yycc/p/7427853.html

相关文章:

  • 让Ubuntu和Android同时运行(Ubuntu on Android)
  • 二叉树的创建和操作
  • 再谈java乱码:GBK和UTF-8互转尾部乱码问题分析
  • 1.ubuntu网络配置
  • 戴尔软件调查结果显示中型企业正积极实施大数据项目
  • C#基础知识整理:C#类和结构(4)
  • bzoj 1692: [Usaco2007 Dec]队列变换 ——二分+hash
  • Android 快捷小工具
  • linux find命令详解
  • 自动化测试基础篇--Selenium简介
  • Elasticsearch的使用场景深入详解
  • Microsoft Office Word 遇到问题需要关闭
  • 【算法导论】第15章动态规划
  • Objective-C——消息、Category和Protocol
  • 物理世界的安防
  • 【刷算法】求1+2+3+...+n
  • - C#编程大幅提高OUTLOOK的邮件搜索能力!
  • nginx 配置多 域名 + 多 https
  • Otto开发初探——微服务依赖管理新利器
  • Spark RDD学习: aggregate函数
  • SQLServer之创建数据库快照
  • 高程读书笔记 第六章 面向对象程序设计
  • 关于for循环的简单归纳
  • 扑朔迷离的属性和特性【彻底弄清】
  • 使用Swoole加速Laravel(正式环境中)
  • 消息队列系列二(IOT中消息队列的应用)
  • 学习使用ExpressJS 4.0中的新Router
  • 一些css基础学习笔记
  • 京东物流联手山西图灵打造智能供应链,让阅读更有趣 ...
  • ​Base64转换成图片,android studio build乱码,找不到okio.ByteString接腾讯人脸识别
  • ###51单片机学习(1)-----单片机烧录软件的使用,以及如何建立一个工程项目
  • #Java第九次作业--输入输出流和文件操作
  • (1)(1.19) TeraRanger One/EVO测距仪
  • (TipsTricks)用客户端模板精简JavaScript代码
  • (每日持续更新)信息系统项目管理(第四版)(高级项目管理)考试重点整理第3章 信息系统治理(一)
  • .[hudsonL@cock.li].mkp勒索病毒数据怎么处理|数据解密恢复
  • .net FrameWork简介,数组,枚举
  • .Net MVC + EF搭建学生管理系统
  • .net 验证控件和javaScript的冲突问题
  • .NET 中使用 Mutex 进行跨越进程边界的同步
  • .NET/C# 编译期间能确定的相同字符串,在运行期间是相同的实例
  • .net6使用Sejil可视化日志
  • .netcore 6.0/7.0项目迁移至.netcore 8.0 注意事项
  • .net实现头像缩放截取功能 -----转载自accp教程网
  • /*在DataTable中更新、删除数据*/
  • @hook扩展分析
  • [ 数据结构 - C++]红黑树RBTree
  • [CISCN 2019华东南]Web11
  • [DM复习]关联规则挖掘(下)
  • [GN] DP学习笔记板子
  • [HTML]Web前端开发技术29(HTML5、CSS3、JavaScript )JavaScript基础——喵喵画网页
  • [JS] 常用正则表达式集(一)
  • [Linux] MySQL数据库之索引
  • [macOS] Mojave10.14 夜神安卓模拟器启动问题
  • [NAND Flash 6.2] NAND 初始化常用命令:复位 (Reset) 和 Read ID 和 Read UID 操作和代码实现