2.3 初探Hadoop世界

文章目录

零、学习目标
一、导入新课
二、新课讲解
- （一）Hadoop的前世今生
- - 1、Google处理大数据三大技术
  - 2、Hadoop如何诞生
  - 3、Hadoop主要发展历程
- （二）Hadoop的优势
- - 1、扩容能力强
  - 2、成本低
  - 3、高效率
  - 4、可靠性
  - 5、高容错性
- （三）Hadoop的生态体系
- - 1、HDFS分布式文件系统
  - 2、MapReduce分布式计算框架
  - 3、Yarn资源管理框架
  - 4、Sqoop数据迁移工具
  - 5、Mahout数据挖掘算法库
  - 6、HBase分布式存储系统
  - 7、ZooKeeper分布式协作服务
  - 8、Hive数据仓库
  - 9、Flume日志收集工具
  - 10、Spark内存计算框架
  - 11、Tez计算框架
  - 12、Ambari管理工具
  - 13、Avro™序列化系统
  - 14、Cassandra数据库系统
  - 15、Chukwa数据收集系统
  - 16、Pig数据流系统
  - 17、Kafka消息系统
  - 18、Oozie作业流调度引擎
  - 19、Storm流处理框架
  - 20、Flink实时处理框架
  - 21、Apache Phoenix
  - 22、Apache Drill
  - 23、Apache Hudi
  - 24、Apache Kylin
  - 25、Apache Presto
  - 26、ClickHouse
  - 27、Apache Druid
  - 28、TensorFlow
  - 29、PyTorch
  - 30、Apache Superset
  - 31、Elasticsearch
  - 32、Jupyter Notebook
  - 33、Apache Zeppelin
- （四）Hadoop的版本情况
- - 1、Hadoop发行版
  - - （1）Apache Hadoop
    - （2）Cloudera Hadoop
    - （3）Hortonworks Hadoop
  - 2、Hadoop版本升级
  - - （1）Hadoop1.x
    - （2）Hadoop2.x
    - （3）Hadoop3.x
三、归纳总结
四、上机操作

零、学习目标

了解Hadoop的发展历史
了解Hadoop的版本情况
掌握Hadoop的生态体系

一、导入新课

上次课，主要讲解了大数据的应用场景，大数据应用在各个行业。Hadoop作为一个能够对大量数据进行分布式处理的框架，用户可以利用Hadoop开发和处理海量数据。本次课将针对Hadoop的基本概念、优势与生态体系进行详细讲解。

二、新课讲解

在这里插入图片描述

（一）Hadoop的前世今生

1、Google处理大数据三大技术

大数据技术首先需要解决的问题是如何高效、安全地存储；其次是如何高效、及时地处理海量的数据，并返回有价值的信息；最后是如何通过机器学习算法，从海量数据中挖掘出潜在的价值，并构建模型，以用于预测预警。
随着数据的快速增长，数据的存储和分析都变的越来越困难。例如存储容量、读写速度、计算效率等都无法满足用户的需求。可以说，当今大数据的基石，来源于谷歌公司的三篇论文，这三篇论文主要阐述了谷歌公司对于大数据问题的解决方案。

论文	解决问题
Google File System	主要解决大数据分布式存储的问题
Google MapReduce	主要解决大数据分布式计算的问题
Google BigTable	主要解决大数据分布式查询的问题

三大革命性技术的优点

编号	优点
1	成本降低、能用PC机，就不用大型机和高端存储
2	软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性
3	简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换

当前大数据工具的蓬勃发展，或多或少都受到上述论文的启发，不少社区根据论文的相关原理，实现了最早一批的开源大数据工具，如Hadoop和HBase。但值得注意的是，当前每个大数据工具都专注于解决大数据领域的特定问题，很少有一种大数据工具可以一站式解决所有的大数据问题。因此，一般来说，大数据应用需要多种大数据工具相互配合，才能解决大数据相关的业务问题。大数据工具非常多，据不完全统计，大约有一百多种，但常用的只有10多种，这些大数据工具重点解决的大数据领域各不相同。

大数据领域	常用工具
分布式存储	主要包含Hadoop HDFS和Kafka等
分布式计算	包括批处理和流计算，主要包含Hadoop MapReduce、Spark和Flink等
分布式查询	主要包括Hive、HBase、Kylin、Impala等
分布式挖掘	主要包括Spark ML和Alink等

据中国信通院企业采购大数据软件调研报告来看，86.6%的企业选择基于开源软件构建自己的大数据处理业务，因此学习和掌握几种常用的开源大数据工具，对于大数据开发人员来说至关重要。

2、Hadoop如何诞生

在2003至2004年，Google陆续公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，Nutch的创始人Doug Cutting受到启发，用了若干年时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
2005年，Hadoop作为Lucene子项目Nutch的一部分正式被引入Apache基金会，随后又从Nutch中剥离，成为一套完整独立的软件，起名为Hadoop。据说，Hadoop这个名字来源于创始人Doug Cutting儿子的毛绒玩具大象，因此，Hadoop的Logo形象如下图。
Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，源于论文Google File System。Hadoop工具可以让用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，从而大大降低大数据程序的开发难度。它可以充分利用计算机集群构建的大容量、高计算能力来对大数据进行存储和运算。
在大数据刚兴起之时，Hadoop可能是最早的大数据工具，它也是早期大数据技术的代名词。时至今日，虽然大数据工具种类繁多，但是不少工具的底层分布式文件系统还是基于Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
Hadoop框架前期最核心的组件有两个，即HDFS和MapReduce。后期又加入了YARN组件，用于资源调度。其中HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了分布式计算能力。
HDFS有高容错性的特点，且支持在低廉的硬件上进行部署，而且Hadoop访问数据的时候，具有很高的吞吐量，适合那些有着超大数据集的应用程序。
可以说，Hadoop工具是专为离线和大规模数据分析而设计的，但它并不适合对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
目前来说，Hadoop工具不支持数据的部分update操作，因此不能像关系型数据库那样，可以用SQL来更新部分数据。

3、Hadoop主要发展历程

随着开源社区的不断发展，越来越多的优秀项目被开源，以处理各种大数据场景下的问题和挑战。作为目前大数据生态系统内的早期开源项目，Hadoop在廉价机器上实现了分布式数据存储和高性能分布式计算，大大降低了数据存储和计算成本。Hadoop提供的分布式存储系统HDFS、大数据集并行计算编程模型MapReduce、资源调度框架YARN已经被广泛应用，为大数据生态系统的发展奠定了坚实的基础。如今，Hadoop大数据生态圈发展已经非常全面，涉及领域众多，在大数据处理系统中常用的技术框架包括数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘、批处理、实时流计算、数据可视化、监控预警、信息安全等。
下面我们回顾一下近10年来Hadoop的主要发展历程。

时间	事件
2008年1月	Hadoop成为Apache顶级项目。
2008年6月	Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。
2009年7月	MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。
2009年7月	Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。
2010年5月	Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
2010年5月	HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
2010年9月	Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2010年9月	Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2010年-2011年	扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件（Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等）来扩展Hadoop的使用场景和可用性。
2011年1月	ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2011年12月	Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。
2012年5月	Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个（alpha）版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。
2012年10月	Impala加入Hadoop生态圈。
2013年10月	Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。
2014年2月	Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。
2017年12月	继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。

（二）Hadoop的优势

Hadoop作为大数据中常见的分布式计算平台，能够处理海量数据，并对数据进行分析。经过十几年的发展，Hadoop已经形成了以下几点优势。

1、扩容能力强

Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，它可以存储和分发跨越数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。不同于传统的关系型数据库不能扩展到处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。

2、成本低

Hadoop为企业用户提供了极具缩减成本的存储解决方案。通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发处理数据，成本比较低，普通用户也很容易在自己的PC机上搭建Hadoop运行环境。

3、高效率

Hadoop能够并发处理数据，并且能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理数据的速度是非常快的。

4、可靠性

Hadoop自动维护多份数据副本，假设计算任务失败，Hadoop能够针对失败的节点重新分布处理。

5、高容错性

Hadoop的一个关键优势就是容错能力强，当数据被发送到一个单独的节点，该数据也被复制到集群的其他节点上，这意味着故障发生时，存在另一个副本可供使用。

（三）Hadoop的生态体系

随着Hadoop的不断发展，Hadoop生态体系越来越完善，现如今已经发展成一个庞大的生态体系。

1、HDFS分布式文件系统

HDFS是Hadoop的分布式文件系统。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

2、MapReduce分布式计算框架

MapReduce是一种分布式计算框架，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行归约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

3、Yarn资源管理框架

YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

4、Sqoop数据迁移工具

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。

5、Mahout数据挖掘算法库

数据挖掘算法库Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。

6、HBase分布式存储系统

HBase工具是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Google BigTable 的论文。它在Hadoop之上提供了类似于Google BigTable的能力。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合存储非结构化数据的数据库，且采用了基于列而不是基于行的数据存储模式。
HBase在很多大型互联网公司得到应用，如阿里、京东、小米和Facebook等。Facebook用HBase存储在线消息，每天数据量近百亿；小米公司的米聊历史数据和消息推送等多个重要应用系统都建立在HBase之上。

场景	说明
密集型写应用	写入量巨大，而相对读数量较小的应用，比如消息系统的历史消息，游戏的日志等。
查询逻辑简单的应用	HBase只支持基于rowkey的查询，而像SQL中的join等查询语句，它并不支持。
对性能和可靠性要求非常高的应用	由于HBase本身没有单点故障，可用性非常高。它支持在线扩展节点，即使应用系统的数据在一段时间内呈井喷式增长，也可以通过横向扩展来满足功能要求。

HBase读取速度快得益于内部使用了LSM树型结构，而不是B或B+树。一般来说，磁盘的顺序读取速度很快，但相对而言，寻找磁道的速度就要慢很多。HBase的存储结构决定了读取任意数量的记录不会引发额外的寻道开销。
目前来说，HBase不能基于SQL来查询数据，需要使用API。
官网地址：http://hbase.apache.org

7、ZooKeeper分布式协作服务

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和HBase的重要组件。

8、Hive数据仓库

对于数据的查询和操作，一般开发人员熟悉的是SQL语句，但是Hadoop不支持SQL对数据的操作，而是需要用API来进行操作，这个对于很多开发人员来说并不友好。因此，很多开发人员期盼能用SQL语句来查询Hadoop中的分布式数据。
Hive工具基于Hadoop组件，可以看作是一个数据仓库分析系统，Hive提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据。
Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据表，这样就可以利用SQL来查询数据。本质上，Hive是一个翻译器，可以将SQL语句翻译为MapReduce任务运行。
Hive SQL使不熟悉MapReduce的开发人员可以很方便地利用SQL语言进行数据的查询、汇总和统计分析。但是Hive SQL与关系型数据库的SQL略有不同，虽然它能支持绝大多数的语句，如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询和条件查询等。
Hive还支持UDF（User-Defined Function，用户定义函数），也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。Hive不适合用于联机事务处理，也不适合实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
Hive的特点包括：可伸缩、可扩展、容错、输入格式的松散耦合。Hive最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。
目前来说，Hive中的SQL支持度有限，只支持部分常用的SQL语句，且不适合update操作去更新部分数据，即不适合基于行级的数据更新操作。
官网地址：http://hive.apache.org

9、Flume日志收集工具

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

10、Spark内存计算框架

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。它是加州大学伯克利分校的AMP实验室开源的通用并行框架。它不同于Hadoop MapReduce，计算任务中间输出结果可以保存在内存中，而不再需要读写HDFS，因此Spark计算速度更快，也能更好地适用于机器学习等需要迭代的算法。
Apache Spark是由Scala语言开发的，可以与Java程序一起使用。它能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
Apache Spark提供了Java、Scala、Python以及R语言的API。还支持更高级的工具，如Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX等。

优点	说明
非常快的计算速度	它主要在内存中计算，因此在需要反复迭代的算法上，优势非常明显，比Hadoop快100倍。
易用性	它大概提供了80多个高级运算符，包括各种转换、聚合等操作。这相对于Hadoop组件中提供的map和reduce两大类操作来说，丰富了很多，因此可以更好地适应复杂数据的逻辑处理。
通用性	它除了自身不带数据存储外，其他大数据常见的业务需求，比如批处理、流计算、图计算和机器学习等都有对应的组件。因此，开发者通过Spark提供的各类组件，如Spark SQL、SparkStreaming、Spark MLlib和Spark GraphX等，可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
支持多种资源管理器	它支持Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的Standalone集群管理器。

Spark的官网地址：http://spark.apache.org

11、Tez计算框架

Tez 是 Apache 最新的支持 DAG 作业的开源计算框架。它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。

12、Ambari管理工具

Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeepr、Sqoop和Hcatalog等的集中管理，它也是5个顶级Hadoop管理工具之一。

13、Avro™序列化系统

数据序列化工具Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点：支持二进制序列化方式，可以便捷快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。

14、Cassandra数据库系统

Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身，Facebook于2008将 Cassandra 开源。

15、Chukwa数据收集系统

Chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。这是构建在 Hadoop 的 HDFS 和MapReduce框架之上的，继承了Hadoop 的可伸缩性和健壮性。Chukwa 还包含了一个强大和灵活的工具集，可用于展示、监控和分析已收集的数据。

16、Pig数据流系统

Pig是基于Hadoop的数据流系统，由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具。定义了一种数据流语言—Pig Latin，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。

17、Kafka消息系统

Apache Kafka是一个开源流处理平台，它的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Apache Kafka最初由LinkedIn开发，并于2011年初开源。2012年10月从ApacheIncubator毕业。在非常多的实时大数据项目中，都能见到Apache Kafka的身影。

应用场景	简单说明
发布和订阅	类似一个消息系统，可以读写流式数据
流数据处理	编写可扩展的流处理应用程序，可用于实时事件响应的场景
数据存储	安全地将流式的数据存储在一个分布式、有副本备份且容错的集群

Kafka的一个重要特点是可以作为连接各个子系统的数据管道，从而构建实时的数据管道和流式应用。它支持水平扩展，且具有高可用、速度快的优点，已经运行在成千上万家公司的生产环境中。
Apache Kafka的官网地址：http://kafka.apache.org

18、Oozie作业流调度引擎

作业流调度引擎Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop的Map Reduce和Pig任务。它其实就是一个运行在Java Servlet容器（比如Tomcat）中的Javas Web应用。

19、Storm流处理框架

Apache Storm是开源的分布式实时计算系统，擅长处理海量数据，适用于数据实时处理而非批处理。Hadoop或者Hive是大数据中进行批处理使用较为广泛的工具，这也是Hadoop或者Hive的强项。但是Hadoop MapReduce并不擅长实时计算，这也是业界一致的共识。当前很多业务对于实时计算的需求越来越强烈，这也是Storm推出的一个重要原因。
Apache Storm的官网地址：http://storm.apache.org
注意：随着Spark和Flink对于流数据的处理能力的增强，目前不少实时大数据处理分析都从Storm迁移到Spark和Flink上，从而降低了维护成本。

20、Flink实时处理框架

Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算，该框架完全由Java语言开发，也是国内阿里巴巴主推的一款大数据工具。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API，以便用户编写分布式任务。

API	作用
DataSet API	对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符，对分布式数据集进行处理。
DataStream API	对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作。
Table API	对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的语句对关系表进行各种查询操作。

Apache Flink的官网地址：http://flink.apache.org

21、Apache Phoenix

Hive是构建在Hadoop之上，可以用SQL对Hadoop中的数据进行查询和统计分析。同样地，HBase原生也不支持用SQL进行数据查询，因此使用起来不方便，比较费力。
Apache Phoenix是构建在HBase数据库之上的一个SQL翻译层。它本身用Java语言开发，可作为HBase内嵌的JDBC驱动。Apache Phoenix引擎会将SQL语句翻译为一个或多个HBase扫描任务，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。
Apache Phoenix提供了用SQL对HBase数据库进行查询操作的能力，并支持标准SQL中大部分特性，其中包括条件运算、分组、分页等语法，因此降低了开发人员操作HBase当中的数据的难度，提高了开发效率。
官网地址：http://phoenix.apache.org

22、Apache Drill

Apache Drill是一个开源的、低延迟的分布式海量数据查询引擎，使用ANSI SQL兼容语法，支持本地文件、HDFS、HBase、MongoDB等后端存储，支持Parquet、JSON和CSV等数据格式。本质上Apache Drill是一个分布式的大规模并行处理查询层。
它是Google Dremel工具的开源实现，而Dremel是Google的交互式数据分析系统，性能非常强悍，可以处理PB级别的数据。
Google开发的Dremel工具，在处理PB级数据时，可将处理时间缩短到秒级，从而作为MapReduce的有力补充。它作为Google BigQuery的报表引擎，获得了很大的成功。
Apache Drill的官网地址：https://drill.apache.org

23、Apache Hudi

Apache Hudi代表Hadoop Upserts and Incrementals，由Uber开发并开源。它基于HDFS数据存储系统之上，提供了两种流原语：插入更新和增量拉取。它可以很好地弥补Hadoop和Hive对部分数据更新的不足。
Apache Hudi工具提供两个核心功能：首先支持行级别的数据更新，这样可以迅速地更新历史数据；其次是仅对增量数据的查询。Apache Hudi提供了对Hive、Presto和Spark的支持，可以直接使用这些组件对Hudi管理的数据进行查询。
Hudi的主要目的是高效减少数据摄取过程中的延迟；HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务

服务	说明
读优化表（Read Optimized Table）	通过列式存储提高查询性能
近实时表（Near-Real-Time Table）	基于行的存储和列式存储的组合提供近实时查询

Hudi的官网地址：https://hudi.apache.org

24、Apache Kylin

Apache Kylin是数据平台上的一个开源OLAP引擎。它采用多维立方体预计算技术，可以将某些场景下的大数据SQL查询速度提升到亚秒级别。值得一提的是，Apache Kylin是国人主导的第一个Apache顶级开源项目，在开源社区有较大的影响力。
它的查询速度如此之快，是基于预先计算尽量多的聚合结果，在查询时应该尽量利用预先计算的结果得出查询结果，从而避免直接扫描超大的原始记录。
使用Apache Kylin主要分为三步

步骤	工作
1	定义数据集上的一个星形或雪花形模型
2	在定义的数据表上构建多维立方
3	使用SQL进行查询

Apache Kylin的官网地址：http://kylin.apache.org

25、Apache Presto

Apache Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。它的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
Presto支持多种数据存储系统，包括Hive、Cassandra和各类关系数据库。Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。
国内的京东和国外的Facebook都使用Presto进行交互式查询。
Apache Presto的官网地址：https://prestodb.io

26、ClickHouse

Yandex在2016年6月15日开源了一个用于数据分析的数据库，名字叫作ClickHouse，这个列式存储数据库的性能要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。目前国内社区火热，各个大厂纷纷使用。
今日头条用ClickHouse做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。腾讯用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。
携程从2018年7月份开始接入试用，目前80%的业务都跑在ClickHouse上。每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。快手也在使用ClickHouse，每天新增200TB，90%查询低于3秒。
ClickHouse的官网地址：https://clickhouse.tech

27、Apache Druid

Apache Druid是一个分布式的、支持实时多维OLAP分析的数据处理系统。它既支持高速的数据实时摄入处理，也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此它最常用的大数据场景就是灵活快速的多维OLAP分析。
另外，它支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，因此也经常用于对时序数据进行处理分析。

编号	特性
1	亚秒响应的交互式查询，支持较高并发
2	支持实时导入，导入即可被查询，支持高并发导入
3	采用分布式shared-nothing的架构，可以扩展到PB级
4	数据查询支持SQL

Apache Druid的官网地址：http://druid.apache.org
注意：目前Apache Druid不支持精确去重，不支持Join和根据主键进行单条记录更新。同时，需要与阿里开源的Druid数据库连接池区别开来。

28、TensorFlow

TensorFlow最初由谷歌公司开发，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，它是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进的机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

特征	说明
轻松地构建模型	它可以使用API轻松地构建和训练机器学习模型，这使得我们能够快速迭代模型并轻松地调试模型。
随时随地进行可靠的机器学习生产	它可以在CPU和GPU上运行，可以运行在台式机、服务器和手机移动端等设备上。无论使用哪种语言，都可以在云端、本地、浏览器中或设备上轻松地训练和部署模型。
强大的研究实验	现在科学家可以用它尝试新的算法，产品团队则用它来训练和使用计算模型，并直接提供给在线用户。

TensorFlow的官网地址：https://tensorflow.google.cn

29、PyTorch

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且还提供了Python接口。
它是一个以Python优先的深度学习框架，能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如TensorFlow等都不支持的。
PyTorch是相当简洁且高效的框架，从操作上来说，非常符合我们的使用习惯，这能让用户尽可能地专注于实现自己的想法，而不是算法本身。PyTorch是基于Python的，因此入门也更加简单。
PyTorch的官网地址：https://pytorch.org

30、Apache Superset

前面介绍的大数据工具，主要涉及大数据的存储、计算和查询，也涉及大数据的机器学习。但是这些数据的查询和挖掘结果如何直观地通过图表展现到UI上，以辅助更多的业务人员进行决策使用，这也是一个非常重要的课题。
没有可视化工具，再好的数据分析也不完美，可以说，数据可视化是大数据的最后一公里，因此至关重要。
Apache Superset是由Airbnb开源的数据可视化工具，目前属于Apache孵化器项目，主要用于数据可视化工作。分析人员可以不用直接写SQL语句，而是通过选择指标、分组条件和过滤条件，即可绘制图表，这无疑降低了它的使用难度。它在可视化方面做得很出色，是开源领域中的佼佼者，即使与很多商用的数据分析工具相比，也毫不逊色。
Apache Superset的官网地址：http://superset.apache.org

31、Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的、分布式的、提供Restful API的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。它使用Java编写，内部采用Lucene做索引与搜索。它的目标是使全文检索变得更加简单。
Elasticsearch具有如下特征：一个分布式的实时文档存储；一个分布式实时分析搜索引擎；能横向扩展，支持PB级别的数据。
由于Elasticsearch的功能强大和使用简单，维基百科、卫报、Stack Overflow、GitHub等都纷纷采用它来做搜索。现在，Elasticsearch已成为全文搜索领域的主流软件之一。
Elasticsearch的官网地址：https://www.elastic.co/cn

32、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个功能非常强大的Web工具，不仅仅用于大数据分析。它的前身是IPython Notebook，是一个基于Web的交互式笔记本，支持40多种编程语言。
它的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和Markdown。它主要用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等。
JupyterNotebook的官网地址：https://jupyter.org

33、Apache Zeppelin

Apache Zeppelin和Jupyter Notebook类似，是一个提供交互式数据分析且基于Web的笔记本。它基于Web的开源框架，使交互式数据分析变得可行的。Zeppelin提供了数据分析、数据可视化等功能。
借助Apache Zeppelin，开发人员可以构建数据驱动的、可交互且可协作的精美的在线文档，并且支持多种语言，包括Apache Spark、PySpark、Spark SQL、Hive、Markdown、Shell等。
Apache Zeppelin主要功能有：数据提取、数据挖掘、数据分析、数据可视化展示
Apache Zeppelin的官网地址：http://zeppelin.apache.org

大数据工具发展非常快，有很多工具可能都没有听说过。就当前的行情来看，Apache Spark基本上已经成为批处理领域的佼佼者，且最新版本在流处理上也做得不错，是实现流批一体化数据处理很好的框架。
需要大数据分析与处理的公司，应该根据自身的人员技能结构和业务需求，选择合适的大数据工具。虽然大数据工具非常之多，但是Hadoop、HBase、Kafka、Spark或Flink几乎是必备的大数据工具。

（四）Hadoop的版本情况

1、Hadoop发行版

Hadoop发行版本分为开源社区版和商业版。社区版是指由Apache软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系。商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本。

（1）Apache Hadoop

官网链接：https://hadoop.apache.org

（2）Cloudera Hadoop

官网链接：https://www.cloudera.com/downloads/cdh

（3）Hortonworks Hadoop

2018年10月，均为开源平台的Cloudera与Hortonworks公司宣布他们以52亿美元的价格合并。如今就没有Hortonworks Hadoop的官网链接了。

2、Hadoop版本升级

Hadoop自诞生以来，主要分为Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列的多个版本，目前市场上最主流的是Hadoop2.x版本。Hadoop2.x版本指的是第2代Hadoop，它是从Hadoop1.x发展而来的，并且相对于Hadoop1.x来说，有很多改进。Hadoop1.x内核主要由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce两个系统组成，而Hadoop2.x版本主要新增了资源管理框架Yarn以及其他工作机制的改变。

（1）Hadoop1.x

Hadoop1.x时期架构

（2）Hadoop2.x

Hadoop2.x时期架构

（3）Hadoop3.x

Hadoop3.x是基于JDK1.8开发的，较其他两个版本而言，在功能和优化方面发生了很大的变化，其中包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化等。
据Apache hadoop 的最新消息，Hadoop3.x将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+IO+磁盘，共同处理数据。其中，在Hadoop3.x中改变最大的是HDFS，它通过最近Block块进行计算，根据最近计算原则，将本地Block块加入到内存，先计算，然后通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果，其计算速度比Spark快10倍。