Python海量数据处理之_Hadoop家族

 本篇是hadoop部分的最后一篇,主要介绍Hadoop家族的常用工具。以及解答学习过程中的一些疑问。

hadoop家族

 Pig是上层封装了的数据流处理工具。
 Mahout是基于集群的数据挖掘工具。
 Zookeeper是集群管理工具,比如配置一些备用服务器,当重要的服务宕机时,及时补救。
 其中黄色部分是hadoop安装包中自带的,HDFS是文件系统支持,MapReduce是计算支持。
 绿色部分都是向上层提供类似数据库的数据访问,但方式不同。Hive是基于MapReduce的封装,它向上层提供了类似SQL语言的HQL,向下通过MapReduce方式访问数据。HBase在对HDFS层的封装,它本质上是一种key/value系统,主要负责数据存储,解决的是HDFS随机存储方面的问题。

有了mysql为什么还要Hadoop?

 我们之前介绍搭建比特币矿池的时候,使用zookeeper+kafka+mysql建立集群,其中用mysql建构数据服务器,集群中其它机器通过ip和端口访问其数据,配置方便,速度也不错。既然集群中可以使用mysql存储数据,那为什么还非要用hadoop系列存储工具呢?
 mysql存放的是数据库,而hadoop系列存放的是数据仓库,一方面HDFS针对的是更大规模的数据,另一方面mysql的数据类型只限于数据库,而HDFS比较灵活,可以存储各种类型的数据。

具体安装

 集群中的计算机软硬件可能有所差异,为了保证一致性,最好使用下载软件包的方式安装,而不用apt-get系列工具。一般的安装过程主要包括:下载,解包,设置环境变量,修改配置文件,启动等几个部分。

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