Hadoop MapReduce：基于YARN的并行數據處理系統； 其它基于Hadoop的項目（包括Pig，Hive，Spark等）。 圖片來源： Icons and Stencils for Hadoop

源建立Yarn集群并進行擴、縮容。這樣本來運行于Yarn上面的應用如MapReduce、Tez、Hive等就能不加改變的運行（還是由Yarn來調度），但是它們使用的物理資源來源于Mesos。另外隨著Yarn的Docker

考慮將部分功能外包到云端。如果選擇一種大數據即服務解決方案，可以處理像Hadoop、Spark和Hive等這些大數據技術很耗費資源、很耗費時間的操作方面，企業就能專注于大數據的好處，少關注枯燥乏味的工作。

方案采用的Hadoop模塊列表 ü HDFS，用于大規模數據存儲 ü Yarn，系統資源管理 ü Hive，基于Mapreduce的SQL數據訪問 ü Pig，腳本式數據處理 ü Storm，流式數據處理

R會提供了極大的幫助。有一個例子是我在Docker內部運行的服務，這個服務是Hive metastore服務。因為Hive metastore需要一個關系型數據庫來持久化表的元數據，其需要我同時部署一

架的底層都是基于一些開源的技術，最底層是基于HDFS，數據庫存儲用的是HBase，數據倉庫用的是Hive，圖形數據庫用的是開源的Titan。之所以用開源的Titan，原因在于其索引分析系統是Elastic

在最短的時間內形成最多樣的模型大數據挖掘，速度快 10. 關系型數據庫數據挖掘模型算法庫/語義分析 Hbase/Hive/Hdfs 可視化數據 挖掘平臺 多維自助分析調 度 管 理SQL接口 JDBC/ODBC內存計算服務

3、并行計算：MapReduce 4、案例：全球眼中的應用 5、Hadoop集群構建規劃Hadoop 與分布式計算Hive與 數據倉庫Hbase與 列數據庫實驗1 構建Hadoop 集群分布式云存儲：HDFS并行計算：

了提供對外服務，需要很強的底層權限模型支持。御膳房在遷移到ODPS之前，為了做權限管理，自己解析Hive SQL，做了自己的鑒權系統，對任意一個SQL語句，都要做鑒權。 ■ 數據安全和系統安全，對

com/labs/stinger/ http://tez.incubator.apache.org/ 原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主導開發，運行在YARN上的DAG計算框架 Presto http://prestodb

apReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。 Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase

除了HDFS、MapReduce和YARN這三個核心系統外，Hadoop生態系統包括HBase、Hive、Pig等進行了充分的集成測試 HDFS的symlinks（類似于Linux中的軟連接）被移到了2

類功能至關重要。 Actian還大肆宣傳VectorH的更高性能，聲稱性能比像Apache Hive、Cloudera Impala、Apache Spark SQL和Apache HAWQ這些與

用，涵蓋了原始數據采集，數據倉庫應用，數據挖掘以及將數據回饋到前端應用等各個環節，共有超過1萬個Hive SQL、MapReduce任務以及外圍的各類工具，還有數十PB數據需要遷移到ODPS中。而更大

Hadoop的家族成員：Hive, HBase, Zookeeper, Avro, Pig, Ambari, Sqoop, Mahout, Chukwa Hive: 是基于Hadoop的一個 數據倉庫

Apache Hadoop 提供了 Spring 框架用于創建和運行 Hadoop MapReduce、Hive 和 Pig 作業的功能，包括 HDFS 和 HBase。如果你需要簡單的基于 Hadoop 進行作業調度，你可添加

抽象出表，使用戶不必關心他們的數據怎么存儲。 提供可操作的跨數據處理工具，如Pig，MapReduce，Streaming，和Hive。 Hadoop 并不僅僅是一個用于存儲的分布式文件系統，而是設計用來在由通用計算設

30000 個查詢，每日數據在 1PB 級別。Facebook 稱 Presto 的性能比諸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。 Presto 當前支持 ANSI SQL

the ecosystem projects (Crunch, Flume, Ignite, Hive, Mahout, Oozie, Phoenix, Pig, Spark, and many others)

Apache HCatalog Apache Hadoop HDFS Apache Hive Apache Hadoop MapReduce Apache Oozie Apache