大数据 cdh，大数据cdh包含的组件

本文目录导读：

1. CDH概述
2. 核心组件
3. 辅助组件

《深入解析大数据CDH包含的组件》

CDH概述

Cloudera Distribution including Apache Hadoop（CDH）是一个为企业提供的大数据处理平台，它整合了多个开源的大数据组件，经过优化和测试，提供了一个稳定、高效且易于管理的大数据解决方案。

核心组件

1、Hadoop

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HDFS（Hadoop Distributed File System）

- HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它是整个大数据存储的基石，HDFS采用了主从架构，包含一个NameNode和多个DataNode，NameNode负责管理文件系统的命名空间，维护文件到数据块的映射关系，DataNode则负责实际的数据存储和读写操作，它将数据存储在本地文件系统中，并定期向NameNode发送心跳信号和数据块报告，在大数据场景下，HDFS能够处理海量数据的存储，例如在大型互联网公司中，用于存储用户行为数据、日志数据等，数据量可以达到PB级。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）

- YARN是Hadoop的资源管理系统，它将资源管理和作业调度/监控功能分开，使得不同类型的计算框架（如MapReduce、Spark等）可以共享集群资源，ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群资源的管理和分配，NodeManager则运行在每个节点上，负责管理本节点的资源，并向ResourceManager汇报资源使用情况，YARN的出现提高了集群资源的利用率，使得集群可以同时运行多个不同类型的作业。

MapReduce

- MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它主要包含Map和Reduce两个阶段，在Map阶段，数据被分割成多个小块，并行地在不同节点上进行处理，将输入数据转换为中间结果，Reduce阶段则对中间结果进行汇总和处理，得到最终结果，在数据挖掘中，用于计算大规模数据集的词频统计等任务。

2、Hive

- Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以方便地查询和分析存储在Hadoop中的数据，Hive将HiveQL查询转换为一系列的MapReduce任务或者其他执行引擎（如Tez、Spark）的任务来执行，它具有元数据存储功能，用于存储表结构、分区信息等元数据，在企业中，数据分析师可以使用Hive来进行数据的提取、转换和加载（ETL）操作，以及进行报表生成和数据分析等工作。

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3、Spark

- Spark是一个快速、通用的大数据计算引擎，它具有内存计算的特点，相比于MapReduce，在处理迭代计算和交互式查询等场景下具有更高的性能，Spark提供了多种编程接口，包括Scala、Java、Python和R等，Spark的核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库），在实时流处理场景中，Spark Streaming可以对接Kafka等消息队列，对实时产生的数据进行处理和分析。

4、Impala

- Impala是一个开源的大规模并行处理（MPP）SQL查询引擎，它专为处理存储在Hadoop中的数据而设计，Impala与Hive共享元数据，但是在查询性能上有很大提升，它采用了与传统关系数据库类似的查询执行计划和优化技术，能够快速地执行SQL查询，在企业的数据分析场景中，当需要对大数据进行低延迟的交互式查询时，Impala是一个很好的选择。

5、HBase

- HBase是一个高可靠、高性能、面向列的分布式数据库，它建立在Hadoop之上，适合存储非结构化和半结构化数据，HBase的数据模型是稀疏的、多维的映射表，表中的行键是唯一标识一行数据的关键，它具有自动分片、数据冗余备份等特性，能够在大规模集群上实现高效的数据读写操作，在物联网场景中，用于存储设备采集的海量传感器数据等。

6、ZooKeeper

- ZooKeeper是一个分布式协调服务框架，在CDH中，它被多个组件依赖，用于实现分布式系统中的配置管理、命名服务、分布式锁等功能，Hadoop中的NameNode选举、HBase的Master选举等都依赖于ZooKeeper，它通过维护一个简单的、类似于文件系统的数据结构来实现这些功能，并且提供了高可用性和一致性保证。

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辅助组件

1、Sentry

- Sentry是一个用于Hadoop组件的细粒度访问控制模块，它允许管理员对不同的用户和用户组在Hadoop生态系统中的资源（如Hive表、Impala查询等）进行权限管理，通过Sentry，可以定义用户对数据的读、写、执行等权限，从而提高数据的安全性和合规性，在企业中，不同部门的用户对数据的访问需求不同，Sentry可以有效地管理这些访问权限。

2、Flume

- Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、聚合和传输系统，它可以从多个数据源（如Web服务器日志、应用程序日志等）收集数据，并将数据传输到Hadoop集群中进行存储和分析，Flume具有多种数据源和数据接收器类型，可以灵活地配置数据采集和传输策略，在大型电商平台中，Flume可以将各个服务器上的用户访问日志采集并传输到Hadoop集群中，为后续的用户行为分析提供数据基础。

CDH通过整合这些丰富的组件，为企业构建大数据平台提供了全面的解决方案，涵盖了数据存储、计算、分析、安全和管理等多个方面，不同的组件相互协作，使得企业能够高效地处理海量数据，挖掘数据价值，从而在竞争激烈的市场环境中取得优势。

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