大数据概述

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。

（1）HDFS（分布式文件系统）

HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程

序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

（2）MapReduce（分布式计算框架）

MapReduce是一种基于磁盘的分布式并行批处理计算模型，用于处理大数据量的计算。其中Map对应数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间，Reduce则对中间结果中相同的键的所有值进行

规约，以得到最终结果。

（3）Spark（分布式计算框架）

Spark是一种基于内存的分布式并行计算框架，不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的

MapReduce的算法。

（4）Flink（分布式计算框架）

Flink是一个基于内存的分布式并行处理框架，类似于Spark，但在部分设计思想有较大出入。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。

（5）Yarn/Mesos（分布式资源管理器）

YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的。

（6）Zookeeper（分布式协作服务）

解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。

（7）Sqoop（数据同步工具）

Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。

（8）Hive/Impala（基于Hadoop的数据仓库）

Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。

（9）HBase（分布式列存储数据库）

HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

（10）Flume（日志收集工具）

Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集

各种不同协议数据。

（11）Oozie（工作流调度器）

Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管理一个复杂的系统，基于外部事件来执行，外部事件包括数据的定时和数据的出现。

2、对比Hadoop与Spark的优缺点

（1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比MR要快得多；

（2）Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作，它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，它本身并不能存储数据；

（3）Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS；

（4）Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除；

（5）Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR；

（6）Spark处理数据的设计模式与MR不一样，Hadoop是从HDFS读取数据，通过MR将中间结果写入HDFS；然后再重新从HDFS读取数据进行MR，再刷写到HDFS，这个过程涉及多次落盘操作，多次磁盘IO，效率并不高；而Spark的设计模式是读取集群中的数据后，在内存中存储和运算，直到全部运算完毕后，再存储到集群中；

（7）Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎，批处理速度比MR快近10倍，内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍（源自官网描述）；

（8）Spark中RDD一般存放在内存中，如果内存不够存放数据，会同时使用磁盘存储数据；通过RDD之间的血缘连接、数据存入内存中切断血缘关系等机制，可以实现灾难恢复，当数据丢失时可以恢复数据；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性；

（9）Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充；

（10）Spark中通过DAG图可以实现良好的容错。

 

3.如何实现Hadoop与Spark的统一部署？

（1）由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm

（2）现有的Hadoop组件开发的应用，完全转移到Spark上需要一定的成本不同的计算框架统一运行在YARN中，可以带来如下好处:
　　　　1.计算资源按需伸缩

　　　　2.不用负载应用混搭，集群利用率高

　　　　3.共享底层存储，避免数据跨集群迁移