Mahout
mahout：运行在hadoop集群上的机器学习库
使用mahout：
下载，解压安装包
设置环境变量，编译配置文件
键入
mahout --help命令，检查Mahout是否安装完好在hdfs的目标目录中，输入
mahout xxxx执行mahout作业mahout会在根目录建立output新文件夹，保存计算结果
Hive
值得注意的特性：
- Hive的实时性很差
- Thrift服务使得不同的编程语言都可以调用Hive接口
Hive 的使用：
- 安装SQL
- 进入mysql命令行，创建hive用户并赋予所有权限
- 使用hive用户登录，创建hive数据库
- 安装并部署Hive（包括一系列复杂的配置blablalba...)
- 启动metastore和hiveserver服务
- 进入hive命令行，使用HQL进行操作。
Pig：
Pig 有两种运行模式：
Local 模式和 MapReduce 模式。
Pig的三种调用方式：
Grunt shell方式：通过交互的方式，输入命令执行任务；
Pig script方式：通过script脚本的方式来运行任务；
嵌入式方式：嵌入java源代码中，通过java调用来运行任务。
Pig的使用
- 下载，解压Pig程序，配置环境变量及Pig运行模式，编译配置文件
- 启动hadoop集群，在shell中输入
pig，看到pig连接到hadoop集群的信息并且进入了grunt shell命令行模式 - 然后调用hadoop上传本地文件命令
hadoop fs -xxx把该文件传到HDFS上 - 在pig shell中输入相关命令，执行job
- 在执行过程中可在JobTracker页面观察运行情况
- 在hdfs中查看运行结果
Hbase
Hbase在Hadoop体系中的位置：
| 层级构件 | 描述 |
|---|---|
| HDFS | 文件系统 |
| Hbase | 数据库管理系统 |
| Hive | 高级数据库管理语言（Hive） |
HBase访问接口
- Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据
- HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用
Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据 - REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
- Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计
- Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase
Sqoop
Sqoop即 SQL to Hadoop ，是一款方便的在传统关系型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具，它充分的利用了MapReduce并行特点以批处理的方式加快数据传输。
Flume
Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
Flume的输入端（数据源）可以是：
- console（控制台）
- RPC（Thrift-RPC）
- text（文件）
- tail（UNIX tail）
- syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式）
- exec（命令执行）
Flume的输出端可以是：
- console（控制台）
- text（文件）
- dfs（HDFS文件）
- RPC（Thrift-RPC）
- syslogTCP（TCP syslog日志系统）
