大数据时代,企业日常需要处理的数据量超出了单个主机的存储和处理能力。而后,Hadoop带着高效存储和计算能力出现,填补了市场空白。今天小编就来给大家介绍10个Hadoop的相关工具,欢迎收藏转发。
1. Hadoop
Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它如今正在不断壮大,现在已经成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。
2. Chukwa
Chukwa基于Hadoop,可以收集来自大型分布式系统的数据,用于监控。它还含有用于分析和显示数据的工具。
支持的操作系统:Linux和OS X。
3. Ambari
这个项目作为Hadoop生态系统的一部分,提供了基于Web的直观界面,可用于配置、管理和监控Hadoop集群。如果想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中,Ambari也提供了充分利用REST的API。
支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。
4. Avro
Avro拥有丰富的数据结构和紧凑格式,提供了数据序列化系统。模式用JSON来定义,它很容易与动态语言整合起来。
5. Flume
Flume功能强大、具有容错性,还拥有可以调整优化的可靠性机制和许多故障切换及恢复机制。它可以从其他应用程序收集日志数据,然后将这些数据送入到Hadoop。
支持的操作系统:Linux和OS X。
6. Hadoop分布式文件系统(HDFS)
HDFS基于Java,具有容错性、高度扩展性和高度配置性。它是面向Hadoop的文件系统,不过也可以用作一种独立的分布式文件系统。
支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。
7. Hive
Apache Hive是是一种类似SQL的语言,面向Hadoop生态系统的数据仓库。它让用户可以使用HiveQL查询和管理大数据。
8. MapReduce
MapReduce编程模型为处理大型分布式数据集提供了一种方法,是Hadoop一个不可或缺的部分。它最初由谷歌开发,现在也被本文介绍的另外几个大数据工具所使用,包括CouchDB、MongoDB和Riak。
9. HBase
HBase是一种分布式数据库,基于Hadoop和Hadoop分布式文件系统(HDFS)而建。
它是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的,可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。
10. Oozie
Oozie是为了管理Hadoop任务而专门设计的,能够按照时间或按照数据可用情况触发任务,并与MapReduce、Pig、Hive、Sqoop及其他许多相关工具整合起来。
支持的操作系统:Linux和OS X。
这10个Hadoop相关工具,你收藏了吗?如果还有什么想要知道的,可以在下方评论留言给小编~
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