当下Hadoop已经成长为一个庞大的体系,貌似只要和海量数据相关的,没有哪个领域缺少Hadoop的身影,下面是一个Hadoop生态系统的图谱,详细的列举了在Hadoop这个生态系统中出现的各种数据工具。
-
这一切,都起源自Web数据爆炸时代的来临
-
数据抓取系统 - Nutch
-
海量数据怎么存,当然是用分布式文件系统 - HDFS
-
数据怎么用呢,分析,处理
-
MapReduce框架,让你编写代码来实现对大数据的分析工作
-
非结构化数据(日志)收集处理 - fuse,webdav, chukwa, flume, Scribe
-
数据导入到HDFS中,至此RDBSM也可以加入HDFS的狂欢了 - Hiho, sqoop
-
MapReduce太麻烦,好吧,让你用熟悉的方式来操作Hadoop里的数据 – Pig, Hive, Jaql
-
让你的数据可见 - drilldown, Intellicus
-
用高级语言管理你的任务流 – oozie, Cascading
-
Hadoop当然也有自己的监控管理工具 – Ambari, Hue, karmasphere, eclipse plugin, cacti, ganglia
-
数据序列化处理与任务调度 – Avro, Zookeeper
-
更多构建在Hadoop上层的服务 – Mahout, Elastic map Reduce
-
OLTP存储系统 – Hbase





http://hortonworks.com/blog/modern-retail-architectures-built-hadoop/

http://hortonworks.com/blog/modern-telecom-architectures-built-hadoop/
REF:
http://www.neevtech.com/blog/2013/03/18/hadoop-ecosystem-at-a-glance/
(责任编辑:IT) |