语言「Pig」、类似 SQL 语法查询功能的「Hive」、专门用在 Hadoop 上的资料库系统「HBase」等。 Hadoop 生态系： 对 Hadoop 有初步的认识后，如果想进一步学习相关的

标包括：HDFS、Hive、Logger、Thrift、IRC、File Roll、Null、HBase、MorphlineSolr、ElasticSearch、Kite Dataset、Kafka、Custom(自定义)

javascript  helloworld hadoop mapreduce java hadoop hbase  当出现org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException:

一个可扩展的多master的，避免单节点失效的数据库 Chukwa:一个用于管理大规模分布式系统的数据集系统 HBase: 一个可扩展的，分布的数据库，支持对大表的结构化数据的存储 Hive:一个数据仓库的基础设施，提供数据汇总和特定查询。

分布式文件系统HDFS MapReduce框架 并行数据分析语言Pig 列存储NoSQL数据库 Hbase 分布式协调器Zookeeper 数据仓库Hive(使用SQL) Hadoop日志分析工具ChukwaHadoop生态系统

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impala与hadoop生态结合紧密 （1） HDFS是impala最主要的数据源。 除此之外， impala也支持HBase，甚至支持S3存储。 （2） impala表定义存储在hive metastore中， 支持读取hive表定义。

全部耦合在一起，也造成维护成本进一步加大。 比如之前一些服务开发中碰到的类似如下的问题： hbase-client由于没有实现容错设计，导致访问出现了抖动，影响了同一服务池的其他调用，需要增加类似MySQL

SQL Hive 是一种数据仓库基础架构，设计用于支持批量查询和分析 Hadoop 管理的文件 HBase 是一种以列为主的数据存储环境，设计用于支持 Hadoop 中的稀疏填充的大型表格 Flume 是一种用来数据收集并将其加载到

如Apache Spark内存处理引擎、Apache Hive数据仓库基础设施和Apache HBase NoSQL存储系统。 企业要将大数据纳入到其核心企业数据架构，势必需要改动或购置大数据即服

NoSQLWide Column Store / Column Families Hadoop / HBase Cassandra Hypertable Document Store CouchDB MongoDB

Hadoop,使用Zookeeper的事件處理確保整個集群只有一個NameNode,存儲配置信息等. HBase,使用Zookeeper的事件處理確保整個集群只有一個HMaster,察覺HRegionServer聯機和宕機

Vice President, and J. Aaron Farr is Treasurer. HBase, Hive, and Zookeeper enter the Incubator; Apache

你选择MySQL分库、表、区，还是选择Redis，MongoDB作sharding？还是你直接就上HBase了？ 二级索引在哪里？ 其实很佩服一篇文章，几个图表，看起来很cool的架构图就把这些问题说得一清二楚，架构嘛。

的结构进行存储。文档可以存储列表，键值对以及层次结构复杂的文档。 BigTable 的列簇式存储 HBase 和 Cassandra 的数据模型都借鉴自 Google 的 BigTable。这种数据模型的

是一个通用型系统。你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题。相反地，Flume 被设计成特定用途的工作，特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去。Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化，并且与 Hadoop 的安

FS。 HDFS是为达到高数据吞吐量而优化的，这有可能会以延迟为代价。 目前，对于低延迟访问，HBase是更好的选择。 大量的小文件 名称节点(namenode)存储着文件系统的元数据， 因此文件数量的限制也由名称节点的内存量决定。

出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于 hbase的timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理，最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应用程序访问。我们每天的实时消息

mode) 3 HADOOP环境(这里只需要hadoop) hadoop-1.0.3  hbase-0.94.2  hive-0.9.0  pig-0.10.0  sqoop-1.4.2  thrift-0

Hadoop：分布式的文件系统，结合其MapReduce编程模型可以用来做海量数据的批处理（Hive，Pig，HBase啥的就不说了），值得介绍的是Cloudera的Hadoop分支CDH5，基于YARN MRv2集